每个人的知识需求和工作内容都是独特的。Deepseek 允许我们根据自己的需求，构建专属的本地知识库。无论是工作中的专业文献、项目资料，还是生活中的兴趣爱好相关知识，都可以被整合到一个统一的知识库中。这样，我们就能够更加便捷地管理和查找自己所需的知识，提高工作效率和生活质量。

AI作为后续的各行各业基础技术设施，其使用门槛会不断降低，各种配套框架、生态也会越加丰富。本人作为一名互联网行业的产品经理（当然，之前也有10来年的Android+iOS+Java后端的开发经验），编写AI模型的本地搭建教程，也是希望通过对新手较为友好的方式，帮助更多对AI感兴趣的同学迈出学习AI技术第一步，只有去深入了解AI背后的运作原理与流程，才能发现AIGC过程中的更多机会。

用户问题 → 知识检索 → 提示词增强 → 大模型生成 → 结果输出与传统生成的区别：知识实时性无需重新训练模型数据安全性敏感信息不离域结果可控性通过检索结果引导生成方向。

FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！FastGPT 是开源项目，遵循附加条件 Apache License 2.0 开源协议，可以Fork之后进行二次开发和发布。FastGPT 社区版将保留核心功能，商业版仅在社区版基础上使用 API 的形式进行扩展，不影响学习

所有的项目都是基于 TailwindCSS 实现了响应式，同时支持网页端和移动端的显示效果。这期尝试开发的 AI 应用是使用通义千问的大模型 API，开发一个 AI 看舌苔的应用。整个项目的操作流程比较简单，第一屏用户上传自己的舌头的照片， 保存到 OSS 中。然后将 OSS 保存的图片发送给通义千问的大模型（这里采用了 qwen-vl + qwen-max 两个大模型），让大模型生成我们的前端

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。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。•答案生成：用户提问时，LLM模型基于数据库检索和知识片段推

在某些情况下，扣子集成的插件可能无法满足我们的特定需求。这时，我们可以通过创建自定义插件，将我们自己的API集成到插件中来使用。点击左侧的空间，然后在上面点击资源库，选择插件，点击开始创建。填写基本信息。插件工具创建方式，我们先选择基于已有服务创建，在CozeIDE中创建的方式我们之后再讲解。插件URL，这里需要填写接口的根域名。接下来解释一下授权方式这个选项。授权方式：有三种授权方式可供选择——

随着即将到来的Kafka 4.0的发布，Zookeeper将会完全淘汰，只有KRaft模式将得到支持。这一重大变化需要项目和开发者双方做好准备工作。截至目前，最新的Kafka版本是3.6.1，从2022年10月3日发布的3.3.1版本开始，KRaft在生产环境下已经完全支持。根据当前的发布计划，Kafka 3.7（预计于2024年1月发布）将是最后一个支持Zookeeper的版本。如果想全面了解K

比如搞学术研究，我们问专业领域的复杂问题，它可以快速翻找资料，整理出关键信息，条理清晰地解答，帮我们省下不少时间。采用以KVCache为中心的创新架构，分离预填充与解码集群，充分利用GPU资源，推理吞吐量最高提升525%，响应速度提升3倍。智谱清言通过构建大规模的知识图谱，将海量的信息进行结构化处理，使得模型能够更好地理解和运用知识，为用户提供更准确、更有深度的回答。需要强化多模态能力，数学推理较