这是一套完整的Sora2视频自动化生产流水线——从批量生成视频、批量下载，到批量去除水印，再到批量发布到小红书，实现了全流程的自动化闭环。这套方案的核心优势在于：基于开源工具，零成本运行，所有数据处理都在本地，保障隐私安全，借助八爪鱼RPA的AI写流程能力，大幅提升操作效率，模块化设计，轻松适配更多视频平台。

以上带领大家在本地电脑实现了局域网内用户访问自己部署的应用的目标。如果想让更多的人访问，比如公网用户也能使用自己发出的邀请链接，那就需要购买云服务器，配置域名，把前面的IP地址换为自己的域名即可。如果还有疑问，欢迎联系我进一步交流~

今天，带大家写一个通信方式为SSE的MCP服务器，让你的Dify拥有自主查询数据库的能力！

今天来给大家分享一下，如何将ragflow知识库接入dify，作为dify的外挂知识库。

使用deepseek-r1作为嵌入模型时，有些问题回答的不是很尽如人意，因此，我又测试了其他几款专业embedding模型，综合结果显示：bge-m3 效果最好，这里推荐大家使用 bge-m3 作为嵌入模型。对比可以看到，使用bge-m3之前，对于有些问题的回答，答非所问，虽然有时候答案是对的，但是那是蒙的，并没有引用到正确的知识库对应的信息。使用了bge-m3之后，很明显答案有理有据，推理依据是

不需要再去下载docker镜像，只需要点击Xinference.exe 即可启动xinference服务且已经包含离线embedding+rerank模型，无需担心网络问题下载失败

DeepSeek作为可以私有化本地部署的大模型，加上Dify这个组合，我们还可以有很多其他应用场景，比如：智能客服，智能题库。也可以把自己的个人资料，过往输出文章，日记等所有个人信息上传到本地知识库，打造自己的私人助理。Dify还有很多其他功能，有了deepseek这样的优秀国产AI大模型加持，我们可以做更多智能体应用。当然，Dify也可以像coze一样，发布为对外服务的api，这样，它就可以结合

字节跳动于2025年7月26日正式宣布，将AI智能体开发平台“扣子（Coze）”的开源版本——Coze Studio开源。本文主要讲一下 `Coze Studio` 本地部署过程及踩过的坑。

有朋友提出新的需求：我有很多微信群，想要给每个群接入智能客服回复群内客户的提问，能否实现？这个需求，还真能实现！接下来，带大家实操起来！部署，需要先按照该教程部署完再看本教程。：请使用完成了实名认证的，因为微信政策太严格，任何非官方登录方式，请务必谨慎，

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