AI

36 篇文章
AI
你的“赛博编辑”:AI两分钟获取感兴趣的新闻

你的“赛博编辑”:AI两分钟获取感兴趣的新闻

每天早上9点,咖啡还冒着热气,一份涵盖你所有关注领域、格式清晰的新闻简报已经自动出现在屏幕上——这不是科幻电影,而是人人都能搭建的“个人新闻自动化系统”。 在这个信息爆炸的时代,我们每天被海量内容淹没。有研究显示,一名成年人每天接触的信息量,约占其一生能处理信息总量的五分之一。面对如此信息过载,如何

虚拟机部署dify

虚拟机部署dify

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

用Coze实现科技新闻日更:零代码搭建AI新闻自动化流水线

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

豆包AI生成图片的提示词(Prompt)写作指南

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