要允许这些插件组件以超级用户权限运行，需要将集群的 cluster-admin 权限授予 kube-system 名字空间中的 “ServiceAccount” 服务账户。Adminssion Control实际上是一个准入控制器插件列表，发送到API server的请求都需要经过这个列表中的每个准入控制器插件的检查，检查不通过，则拒绝请求。RBAC（Role-Based Access Contr

Ollama是一款简化本地大模型部署的开源工具，支持macOS、Windows和Linux系统。它将模型打包为统一格式，通过简单命令即可下载、运行和管理模型，操作类似Docker。用户可通过ollama run命令直接启动模型（如Llama3），支持环境变量配置监听端口、模型存储路径等。Ollama以易用性著称，适合个人快速本地部署，但性能不及vLLM，功能扩展性不如Xinference。主要优势

本文介绍了基于Dify平台的智能体应用——旅游规划助手。该应用利用大语言模型的推理能力，通过自主任务规划、工具调用和过程迭代，为用户提供个性化旅游方案。系统采用GPT-5.4-mini模型，结合duckduck_go API获取实时旅行信息，能根据用户输入的目的地、天数和预算生成结构化行程。提示词设计规范了AI的角色定位、技能范围和输出格式（使用Markdown和表情符号），并包含酒店推荐模板（含

docker镜像仓库前言一、使用registry镜像搭建镜像仓库二、使用docker harbor搭建镜像仓库前言docker镜像仓库与yum源类似，只是yum源是保存的一些rpm包，来帮助我们快速安装软件。而docker镜像仓库是保存的docker镜像，来帮助我们快速拉取到我们需要的镜像。yum源有公共yum源和本地yum源，docker镜像仓库也类似，有官方镜像仓库，国内仓库（aliyun、d

在云主机部署Django项目时，安装依赖，其中安装mysqlclient时报错: Exception: Can not find valid pkg-config name.Specify MYSQLCLIENT_CFLAGS and MYSQLCLIENT_LDFLAGS env vars manually报错信息里提示了找不到 pkg-config如果是源码包安装，可能需要手动移动libmys

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前面章节我们介绍了如何使用Function calling功能使大模型调用外部工具（api），如果有很多工具需要大模型去调用，我们需要一个个去生成吗？事实上是不需要的，可以发现tools中的各个function格式是一样的，所以可以封装一个函数来帮我们生成tool里面function内容，减少工作量。定义function，一定要写好注释，如param、return，大模型会根据这个信息去识别too

用官方的解释，就一句话，“Enable models to fetch data and take actions.”，可以使大模型获取数据并采取行动。简单来说，外部系统的API或功能就像一个工具箱，提供了多种工具供大模型选择。大模型能够自主判断并选择最合适的工具来获取所需的数据，随后根据这些工具的结果进行下一步的操作和决策。这种灵活性不仅提升了大模型的智能水平，也使其在处理复杂任务时更加高效。

前面文章介绍了关于大模型和Prompt工程的内容，从本篇文章开始，我们开始编码实战。API使用的是OpenAI的API，模型为gpt-3.5-turbo与gpt-4o-mini。

谈起人工智能（AI），我们并不陌生。从AlphaGo战胜围棋世界冠军，到如今广泛应用于图像识别和智能驾驶，再到2023年ChatGPT的全球爆红，AI技术在过去几十年中经历了显著的发展和变革。随着大模型时代的到来，AI的前景变得更加广阔。我们可以期待更智能、更具创造力的AI涌现，它们将在各个领域发挥重要作用，甚至可能改变人类的生活方式。大模型时代既是挑战也是机遇。虽然AI可以替代人类完成许多工作，