小编Han*_*ker的帖子

这个问题是关于 d3.js 的转换，例如矩形的 x 属性的变化。

如果您希望更改立即发生，您可以设置delay = duration = 0为

svg.selectAll("rect")
   .transition()
   .delay(delay)
   .duration(duration)
   .attr("x", 0)

但这可能太昂贵了（假设转换比立即更改更消耗 CPU）。那么我如何有条件地添加转换，表现得像

if (delay == 0 && duration == 0) {
    svg.selectAll("rect")
        .attr("x", 0)
} else {
    svg.selectAll("rect")
        .transition()
        .delay(delay)
        .duration(duration)
        .attr("x", 0)
}

但更少冗余和更紧凑，不知何故像x = condition ? 0 : 1？

由于上下文大小有限，无法将长文档直接传递到 ChatGPT。因此，例如，乍一看不可能回答问题或总结长文档。我已经了解了 ChatGPT 原则上如何“了解”更大的上下文 - 基本上是通过从聊天历史中总结一系列先前的上下文 - 但这是否足以检测很长一段时间内的真正的远程依赖关系（带有“含义”）文本？

LangChain 似乎提供了一个解决方案，利用 OpenAI 的 API 和 矢量存储。我正在寻找一个高级描述，当 LangChain 将长文档甚至长文档语料库提供给 ChatGPT，然后通过巧妙的自动提示（例如问答或摘要）来利用 ChatGPT 的 NLP 功能时，会发生什么情况。我们假设文档已经格式化为 LangChain Document 对象。