LLM 对您的 PHP AI 项目的支持
我很高兴能分享我一直在开发的 PHP 包!有了这个包,您可以轻松地在 PHP 代码中集成和增强 LLM(大型语言模型)包。
? 特点:
无缝 LLM 集成: 将开源 LLM 软件包(如 Meta 的 Llama 3.1、Google 的 Gemma 2、Microsoft 的 Phi-3、Nvidia 的 Mistral 等)集成到您的 PHP 项目中。
流支持:利用实时数据处理能力在您的项目中快速获得有效的结果。
高性能: 使用大公司开发的开源模型构建强大且快速的人工智能解决方案。
易于使用和开发:简化集成流程并轻松增强您的人工智能项目。
免费和开源:消除 API 成本,利用这个完全免费和开源的软件包将您的项目提升到一个新的水平。
机器学习和人工智能项目的理想选择:在一个包中找到您需要的所有工具。
**工具支持:**通过高级工具支持在您的项目中获得更多灵活性和功能。
我很乐意听到任何有兴趣参与或尝试这个项目的人的反馈。
?欲了解更多信息并下载:
https://github.com/ArdaGnsrn/ollama-php/
以上是LLM 对您的 PHP AI 项目的支持的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在PHP中,应使用password_hash和password_verify函数实现安全的密码哈希处理,不应使用MD5或SHA1。1)password_hash生成包含盐值的哈希,增强安全性。2)password_verify验证密码,通过比较哈希值确保安全。3)MD5和SHA1易受攻击且缺乏盐值,不适合现代密码安全。

PHP类型提示提升代码质量和可读性。1)标量类型提示:自PHP7.0起,允许在函数参数中指定基本数据类型,如int、float等。2)返回类型提示:确保函数返回值类型的一致性。3)联合类型提示:自PHP8.0起,允许在函数参数或返回值中指定多个类型。4)可空类型提示:允许包含null值,处理可能返回空值的函数。

PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。

在PHP中使用预处理语句和PDO可以有效防范SQL注入攻击。1)使用PDO连接数据库并设置错误模式。2)通过prepare方法创建预处理语句,使用占位符和execute方法传递数据。3)处理查询结果并确保代码的安全性和性能。

PHP在数据库操作和服务器端逻辑处理中使用MySQLi和PDO扩展进行数据库交互,并通过会话管理等功能处理服务器端逻辑。1)使用MySQLi或PDO连接数据库,执行SQL查询。2)通过会话管理等功能处理HTTP请求和用户状态。3)使用事务确保数据库操作的原子性。4)防止SQL注入,使用异常处理和关闭连接来调试。5)通过索引和缓存优化性能,编写可读性高的代码并进行错误处理。

PHP用于构建动态网站,其核心功能包括:1.生成动态内容,通过与数据库对接实时生成网页;2.处理用户交互和表单提交,验证输入并响应操作;3.管理会话和用户认证,提供个性化体验;4.优化性能和遵循最佳实践,提升网站效率和安全性。

PHP适合网页开发和快速原型开发,Python适用于数据科学和机器学习。1.PHP用于动态网页开发,语法简单,适合快速开发。2.Python语法简洁,适用于多领域,库生态系统强大。
