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本文介绍了开源低代码AI开发平台Dify的核心功能与应用实战。Dify通过可视化界面简化了AI应用开发流程，支持文本生成、知识库问答、多模态交互等场景。文章详细讲解了Dify的部署方法（Docker或源码部署）、三种典型应用的开发过程：文本摘要工具（含Prompt设计）、私有知识库问答系统（RAG技术）、图片内容分析应用（多模态处理）。此外，还介绍了工作流编排和自定义插件开发等高级功能，以及生产环
作为IDC认证的中国低代码市场领导者、信创领域标杆平台，采用“模型驱动”架构与精益DevOps交付体系，集成AI助手与多模服务编排引擎，可覆盖90%+企业级业务功能开发。同时，信创适配成为硬性要求，全栈支持国产芯片、操作系统、数据库的低代码开发平台，在关键行业市场中更具竞争优势。这种模式既解决了纯低代码开发平台的功能局限，又避免了纯代码开发的效率问题。大型企业或需构建核心业务系统、复杂流程应用的企
【技术视角】在企业数字化转型浪潮中，HR系统往往陷入“重开发、难落地、不灵活”的困境——定制化开发周期长、成本高，通用型软件无法适配业务需求，AI技术沦为“噱头”而非实用工具。快鹭人力系统以“AI引擎+低代码平台”为技术底座，在招聘、薪酬等四大核心场景实现技术与业务的深度融合，为企业提供可复用、易扩展的HR数字化解决方案。
摘要： 2025年初，DeepSeek凭借高性能、低成本的开源模型迅速爆火，其技术实力和用户体验推动日活用户18天突破1500万，远超ChatGPT，并引发行业震动。随后，MCP协议兴起，使AI从被动回答升级为主动连接世界，成为“大模型的HTTP协议”。作者实践了模型微调和MCP应用，探索AI在文本生成、招标助手等场景的潜力，同时反思AI普及带来的信息过载、同质化及隐私风险。技术浪潮下，机遇与挑战
传统财务管理以“事后总结”为主，通过财务报表分析过去的经营情况；而AI技术让财务管理实现了“事前预测、事中控制”，为企业决策提供前瞻性支持。预测分析的核心场景包括收入预测、成本预测、现金流预测等，其技术核心是“时序数据分析+机器学习模型”。以现金流预测为例，AI财务系统的实现逻辑是：首先，整合历史现金流数据、销售数据、采购数据、应收账款数据等多维度时序数据；
为了解决前一代npm的问题，新一代的npm和yarn都采用了扁平化的node_modules结构，项目中的依赖及依赖使用的依赖都会平铺在node_modules下，解决嵌套层级过深的问题，包也不会被重复被安装，如遇到版本不同的情况，则会进行版本提升。由于在旧项目中，一般使用的都是npm或yarn去下载依赖包，此时按照上面的说法，他们的node_modules将会是扁平化的结构，项目中的依赖及依赖使
随着技术的不断进步和数字化转型的加速，企业对于快速开发和部署应用程序的需求日益增长。2024年，低代码开发平台已经成为新常态市场的重要力量，它通过简化应用程序的开发过程，让非技术背景的业务用户也能参与到软件开发中来，从而极大地提高了开发效率和业务敏捷性。
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