本文介绍了如何利用Dify的Chatflow功能构建智能问答系统。通过条件分支和代码节点实现知识库检索与联网搜索的双路召回架构：首先查询企业知识库，若置信度低于阈值则自动触发联网搜索，并对搜索结果进行清洗格式化后交由LLM回答。文章详细讲解了变量管理、知识检索置信度判断（Python代码实现）、条件分支逻辑和联网搜索数据清洗等关键节点的配置方法，最终实现了既能回答内部知识又能处理外部查询的全能助手

本文介绍了在企业内网环境下如何通过OpenAI兼容接口将各类AI模型接入Dify平台。详细说明了LLM、Embedding和Rerank三类模型的配置方法，包括模型类型选择、名称匹配、API端点设置等关键参数。特别强调了模型能力标签识别的重要性，以及上下文长度的合理设置。最后分享了系统默认模型的配置策略，并通过文本和多模态测试验证了接入效果，为后续搭建企业级知识库奠定了基础。

本文的核心目标是利用 Node.js 环境，向 SiliconFlow 的音频转写接口发送一个 POST 请求。这个请求会将一个本地的 MP3 音频文件上传，并获取服务端模型转写后的文本结果。我们将要分析的代码中处理文件读取、数据封装和 API 请求的全过程。在 Node.js 中处理文件时，我们首先接触到的是文件路径。然而，网络请求（特别是文件上传）并不能直接发送一个路径字符串，而是需要发送文件

在当今的数字世界中，我们经常需要处理各种格式的音频文件。无论您是内容创作者、开发者还是普通用户，有时都会遇到需要将音频文件从一种格式转换为另一种格式的情况。虽然市面上有许多在线转换工具，但构建一个属于自己的工具不仅能带来乐趣，还能让您对文件处理和后端技术有更深入的了解。本文将引导您使用 Node.js、Express 和强大的 FFmpeg 工具，逐步构建一个简单而实用的在线音频转换服务。

LangChain 是一个 AI 应用开发框架，主要目标是帮助开发者快速构建与大模型交互的复杂应用。统一接口：支持多种 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Cohere、本地模型等），调用方式统一。消息与上下文管理：通过AIMessage等类，组织对话内容。可组合链式调用：通过等抽象，把 prompt、模型调用、输出解析组合在一起。工具调用（Tool invocation）：允许模型

现在要实现MCP的streamablehttp模式首先streamablehttp模式有两种，有会话管理和无会话管理。

OpenAI 提供了一系列大模型（如gpt-4ogpt-4.1对话生成：和 ChatGPT 一样的聊天体验文本处理：摘要、翻译、改写、提取关键词编程辅助：解释代码、调试、生成函数推理能力：部分模型支持 reasoning mode，可以输出推理过程在 Node.js 中，我们可以通过官方的openai npm 包进行调用，非常适合做后端接口服务。流式传输要设置好 SSE 响应头：否则前端无法实时接

我要开发的是一个百度API的MCP，实现两个功能：根据地址获取地址编码、根据经纬度获取天气。

LangChain 是一个 AI 应用开发框架，主要目标是帮助开发者快速构建与大模型交互的复杂应用。统一接口：支持多种 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Cohere、本地模型等），调用方式统一。消息与上下文管理：通过AIMessage等类，组织对话内容。可组合链式调用：通过等抽象，把 prompt、模型调用、输出解析组合在一起。工具调用（Tool invocation）：允许模型

OpenAI 提供了一系列大模型（如gpt-4ogpt-4.1对话生成：和 ChatGPT 一样的聊天体验文本处理：摘要、翻译、改写、提取关键词编程辅助：解释代码、调试、生成函数推理能力：部分模型支持 reasoning mode，可以输出推理过程在 Node.js 中，我们可以通过官方的openai npm 包进行调用，非常适合做后端接口服务。流式传输要设置好 SSE 响应头：否则前端无法实时接