本文对比了WebService和WebAPI两种接口的调用方式。通过Java代码示例展示了两种接口获取token的实现：WebAPI使用JSON格式和RestTemplate发送请求，而WebService采用XML格式的SOAP协议。主要区别包括：WebService强制使用XML和POST方法，动作写在SOAP节点中；WebAPI主流使用JSON，支持多种HTTP方法，通过HTTP方法和路径表

等待执行完毕， 在浏览器访问IP，端口号为80，可以省略。

基础URL，在安装dify时，docker文件夹中env文件配置的OLLAMA_API_BASE_URL参数值。配置完成，点击Apply，再次执行docker compose up -d命令。由于github访问比较慢，我已经把下载好的包，放在csnd，可以直接下载。发现运行失败，这是因为网络原因导致的，解决方法是配置国内的镜像源。在dify中添加模型，操作与前面的添加deepseek模型相似。在

Ollama 是一个由 AI 研究实验室开发的开源人工智能模型，专注于为用户提供高效、灵活的自然语言处理能力。它基于先进的大规模语言模型架构，能够执行多种任务，包括文本生成、对话交互、问答系统等。Ollama 的设计旨在简化模型的使用和部署，支持多种语言和领域特定的应用场景。目前macOS和Windows都可直接通过页面下载，Linux需要通过命令下载。

摘要：本文介绍了如何通过Nginx的auth_request模块解决Dify应用嵌入网站后的安全认证问题。主要内容包括：1)问题背景：直接访问iframe URL会绕过网站登录；2)解决方案：利用Nginx配置认证代理，通过访问系统首页验证登录状态；3)具体步骤：Nginx安装配置、代理设置、路径重写规则及错误处理；4)操作要点：修改iframe请求地址匹配认证路径，保持Dify原有地址不变。该方

模型所在的服务器地址为：192.168.0.197:11434，模型名称为：deepseek-r1:14b。比如要连接的模型为：192.168.0.197:11434 deepseek-r1:14b。在命令行窗口 ，执行脚本，就可以把对应的模型，下载到本地电脑。在Cherry Studio顶部选中模型，然后就可以使用了。在Cherry Studio顶部选中模型，然后就可以使用了。打开开关，然后在管

我用的是docker方式安装。

(float, 可选): 控制生成文本的随机性。值越低，生成的文本越确定。(array of strings, 可选): 指定停止生成的条件。(array of integers, 可选): 上下文 token 列表，用于保持对话或生成的一致性。(integer, 可选): 限制采样时考虑的 top-k 词汇数量。(integer, 可选): 生成文本的最大长度（以 token 为单位）。(int

BiliNote是一款AI视频笔记工具，支持哔哩哔哩、YouTube等平台，可一键转写和提炼视频内容。官网为https://docs.bilinote.app/。部署方法：使用docker创建/opt/bilinote目录，克隆部署仓库后配置.env文件，运行docker-compose up -d启动容器，最后通过浏览器访问ip:3015即可使用。

easy-llm-cli是基于谷歌GeminiCli二次开发的开源命令行工具，支持多种大语言模型接入。该项目允许用户配置自定义模型（包括本地模型和第三方API），通过简单的环境变量设置即可调用不同提供商的服务。安装需Node.js 20+环境，使用npm全局安装后，通过设置USE_CUSTOM_LLM等参数配置模型API密钥、端点及名称。工具提供温度参数、最大token数等可调选项，支持Windo