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虚拟机部署dify

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镜像拉取到私有镜像仓库 由于docker.io无法再访问了,所以需要将需要的镜像拉取下来还比较麻烦。 配置镜像源 第一个想法是通过一些镜像代理来实现; 尝试如下镜像源: sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EO

用Coze实现科技新闻日更:零代码搭建AI新闻自动化流水线

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大家好,我是林三,一个沉迷科技和AI的普通爱好者。 过去一年,我一直想在个人博客上坚持输出科技/AI领域的每日动态,但现实总是残酷:每天刷遍TechCrunch、The Verge、36氪、量子位等多个媒体,筛选有价值的新闻,再提炼要点、整理逻辑、排版撰写,一套流程下来至少2小时,很难长期坚持。结果

向量模型在 Dify 知识库里的“灵魂”作用:从关键词匹配到真正懂你的语义检索

向量模型在 Dify 知识库里的“灵魂”作用:从关键词匹配到真正懂你的语义检索

最近继续深挖 Dify 的知识库功能,越用越觉得它把 RAG 玩得太明白了。尤其是向量模型(也就是 Embedding 模型),简直就是整个系统的“灵魂”。没有它,知识库顶多是个高级搜索引擎;有了它,才真正实现了“智能理解”。今天这篇就专注聊聊向量模型在 Dify 知识库里到底干了什么,以及为什么它

深入探索 Dify 知识库:一个开源 RAG 系统的幕后原理

深入探索 Dify 知识库:一个开源 RAG 系统的幕后原理

最近我在折腾各种 LLM 应用开发平台,Dify 给我留下了特别深刻的印象。 它的知识库功能几乎把目前 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)领域的最好实践都打包成了开箱即用的可视化组件,用起来丝滑到让我怀疑“为什么以前没人这么做”。 今天就来聊聊 Di

豆包AI生成图片的提示词(Prompt)写作指南

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豆包(Doubao)是字节跳动旗下的大模型,其文生图功能(基于Seedream系列模型,如最新Seedream 4.5)在中文理解、文字渲染、高清输出和一致性上表现突出,尤其适合中文用户。支持批量生成(最多15张)、多参考图融合、4K分辨率、添加指定文字等高级玩法。尤其是Seedream 4.5 是

AI领域的Prompt(提示词工程)详解与推荐

AI领域的Prompt(提示词工程)详解与推荐

在AI大模型时代,Prompt(提示词) 是与LLM(如ChatGPT、豆包、千问、Grok、Claude、Gemini等)交互的核心。它决定了模型输出的质量、准确性和创意性。Prompt Engineering(提示词工程) 是一门新兴学科,通过精心设计提示词来优化模型表现,包括零样本(Zero-

2025年AI工具推荐:这些神器让你效率翻倍!

2025年AI工具推荐:这些神器让你效率翻倍!

2025年已经接近尾声,AI技术继续飞速发展,从聊天机器人到图像视频生成,再到生产力和编程工具,AI已经深入我们工作的每一个角落。作为一个每天都在用AI的“重度用户”,我整理了这份2025年值得推荐的AI工具榜单。无论你是上班族、创作者、开发者还是学生,这些工具都能帮你节省时间、激发创意。 将工具分

2025年AI 元年:从炒作到务实,从工具到代理

2025年AI 元年:从炒作到务实,从工具到代理

2025 年,被许多人称为“AI 元年”或“代理之年”,却是人工智能发展从狂热预期转向现实校正的一年。一方面,技术进步显著,模型推理能力、多模态整合和开源生态取得突破;另一方面,AI 代理的“大跃进”并未如期到来,企业落地仍面临成本、可靠性与 ROI 挑战。这一年,AI 不再只是“聊天机器人”,而开

Dify 本地部署

Dify 本地部署

Dify 是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,支持工作流、RAG、Agent 等功能,非常适合本地私有化部署。推荐使用 Docker Compose 方式进行本地部署,这是最简单且官方推荐的方法。 前置要求 安装 Docker 和 Docker Compose(推荐最新版)。 Window

RAG 系统知识库建设指南:文件类型选择与预处理全攻略

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大家好,我是林三,最近在折腾 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)系统时,发现知识库的文件质量直接决定了检索精度和整体效果。经过多次落地实践和踩坑,我总结了一套实用的文件选型与预处理流程,今天分享给大家,希望能帮到正在构建企业知识库、技术问答系统或个人