首先到网站下载Flume
地址：http://flume.apache.org/download.html
然后放到/usr/local/目录下解压
tar -zxvf apache-flume-1.5.2-bin.tar.gz
下载MongoDB插件
地址：https://github.com/leonlee/flume-ng-mongodb-sink
下载后是一个工程，需要自己打包成jar，然后直接放到解压后的Flume目录下的lib目录即可，当然还需要把mongodb驱动一起放入
进入Flume目录下的conf目录，编辑flume-server.conf文件如下：
# 定义组件名称 agent2.sources = source2 agent2.sinks = sink2 agent2.channels = channel2 # 定义数据入口 agent2.sources.source2.type = syslogudp agent2.sources.source2.host = 0.0.0.0 agent2.sources.source2.port = 10001 agent2.sources.source2.channels = channel2 # 定义数据出口 agent2.sinks.sink2.type = org.riderzen.flume.sink.MongoSink agent2.sinks.sink2.host = 192.168.8.30 agent2.sinks.sink2.port = 27017 agent2.sinks.sink2.model = single agent2.sinks.sink2.db = test agent2.sinks.sink2.collection = log agent2.sinks.sink2.batch = 2 agent2.sinks.sink2.channel = channel2 # 使用内存管道 agent2.channels.channel2.type = memory agent2.channels.channel2.capacity = 1000 agent2.channels.channel2.transactionCapacity = 100
然后进入Flume的bin目录启动服务
./flume-ng agent -n agent2 -c ../conf -f ../conf/flume-server.conf
-n表示当前运行的这个agent名称
-c表示配置文件存放目录
-f表示运行agent所使用的配置文件
如果想要程序后台运行，只需要在最后空格一下，加上&即可。（非永久性，远程断开linux时会停止）
如果想要永久性程序后台运行，只需要在最前面加上nohup，然后加一个空格隔开
如果想要使用debug模式查看日志，只需要在最后加上-Dflume.root.logger=INFO,console即可
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内容概要：本文详细探讨了大语言模型（LLMs）在教育应用中遇到的知识冲突问题，包括概念定义、事实陈述和逻辑推理层面的认知不一致性。文章分析了知识冲突的技术成因，如训练数据噪声、参数化知识表示的局限、推理机制的缺陷、模型架构的不足及外部知识的偏差，并探讨了这些因素对教育应用的深远影响。文中提出了多维度的解决路径，如通过数据增强优化知识表示、利用提示强化上下文连贯、开发量规完善模型评估等。此外，文章从社会文化的宏观视角剖析了知识冲突的外部驱动因素，探讨如何在多元异质、动态演进的社会建构语境中构建开放进取、兼容融通的智能教育应用体系。 适合人群：从事教育技术研究的学者、教育工作者、人工智能研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：①帮助教育工作者理解大语言模型在教育应用中的局限性；②为技术人员提供优化大语言模型教育应用的具体策略；③促进教育人工智能技术的可靠性、适应性和普及性提升。 其他说明：文章强调了知识冲突的有效化解不仅能够提升大语言模型在教育场景中的应用价值，还将为人工智能在更广泛领域的可持续发展奠定坚实基础。
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