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Dify + python flask 接口,实现通过工作流,操作MySQL数据库(二)

我本地运行deepseek模型,也能正常添加到dify中,但是在agent中调用模型的时候接口就会报错,这个问题至今还没解决,目前只能先用qwen2模型。在上一篇基础上,现在我们需要配置本地运行的大模型到Dify上,我们配置了deepseek-r1:7b\qwen2:7b等本地部署大模型上去。接下来就是配置知识库,因为我们要根据语义生成sql,我们得跟他说哪一个表有哪些字段,分别是什么意思?注意这

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#数据库#mysql
Dify + python flask 接口,实现通过工作流,操作MySQL数据库(二)

我本地运行deepseek模型,也能正常添加到dify中,但是在agent中调用模型的时候接口就会报错,这个问题至今还没解决,目前只能先用qwen2模型。在上一篇基础上,现在我们需要配置本地运行的大模型到Dify上,我们配置了deepseek-r1:7b\qwen2:7b等本地部署大模型上去。接下来就是配置知识库,因为我们要根据语义生成sql,我们得跟他说哪一个表有哪些字段,分别是什么意思?注意这

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#数据库#mysql
启动ollama服务并启动docker

解决方案:任务管理器杀掉当前的ollama进程,以及开机自启动ollama.exe这个服务要禁止开机自启动,这样处理之后再次ollama serve就可以启动ollama服务了。右键桌面Docker图标,使用管理员方式运行docker就可以打开docker。这样一来后面再MaxKB里面配置好模型之后调用,就可以看到这边的日志。打开命令行输入ollama serve进行服务的启动。二、docker的

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#docker#容器#运维 +1
Dify + python flask 接口,实现通过工作流,操作MySQL数据库(二)

我本地运行deepseek模型,也能正常添加到dify中,但是在agent中调用模型的时候接口就会报错,这个问题至今还没解决,目前只能先用qwen2模型。在上一篇基础上,现在我们需要配置本地运行的大模型到Dify上,我们配置了deepseek-r1:7b\qwen2:7b等本地部署大模型上去。接下来就是配置知识库,因为我们要根据语义生成sql,我们得跟他说哪一个表有哪些字段,分别是什么意思?注意这

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#数据库#mysql
到底了