萤石云 API 的对接踩坑与能力边界、从像素级帧差到 YOLO 语义检测的技术演进和实测数据、多模态大模型在端侧部署的性能权衡、"YOLO 预筛 → VLM 推理 → 一票否决"的级联架构、解决时效性盲区的投机式预录制、以及 OpenClaw Skill 封装和飞书交互的完整工程实现。

这篇介绍如何使用 Dify 自定义工具实现 MCP 的方法， 从而标准化 LLM 与多个数据源的交互方式。

这篇来做个 text2sql 的简单 RAGFlow agent 的案例演示，顺便介绍下这次的主要 Agent 更新特性。选题是来自官方公众号一周前发布的一篇关于 SQL Assistant 的 demo 基础上，优化了数据样例和测试问题，但出现了增加了验证与自修复环节的报错，最后也会对比下在 Dify 上实现效果。

这篇如何将 Dify 作为主框架使用其 agent 和工作流组件，同时通过 API 调用 RAGFlow 的知识库组件。从而将 Dify 的用户友好界面和工作流能力与 RAGFlow 的深度文档处理能力结合起来。

这篇介绍RAGFlow v0.19版本图文混合回答功能的底层实现逻辑，和 URL 渲染方案的主要区别，以及如何基于业务语义驱动的PDF 重组案例，在保留 RAGFlow 原生图片显示能力（基于 img_id）的同时，对文档进行更精细化的预处理，特别是针对表格内图片这类复杂场景，以确保分块和图片关联符合预期。

我们面对DeepSeek-R1 这样的强思维链模型，除了在官网间或 Chat 一下，如何进一步的将其变成工作或生活场景的生产力工具？本篇试图给出一种基于RAG的回答。

前一阵介绍的使用 DeepSeek-R1 部署的 7b 模型，在电脑本地进行 RAG 问答的简单演示项目,目前收获了 72 个 star，这篇演示了下升级后的支持多文档上传和多轮问答的功能特性。

这篇来给各位介绍一个基于DeepSeek本地部署模型（或商用 API）的自动化法证邮件分析系统。源码已在Github 开源，项目地址是：https://github.com/weiwill88/Email_audit， 欢迎大家试用后交流。

本篇结合个人近期的相关项目或者比赛经验，为大家就其中的五种agent模式应用实践做下分享，正文特意避免了过多技术细节，专注于核心概念和实际案例

萤石云 API 的对接踩坑与能力边界、从像素级帧差到 YOLO 语义检测的技术演进和实测数据、多模态大模型在端侧部署的性能权衡、"YOLO 预筛 → VLM 推理 → 一票否决"的级联架构、解决时效性盲区的投机式预录制、以及 OpenClaw Skill 封装和飞书交互的完整工程实现。