1、首先导入对应的 FastMCP 类（使用 字符串自动生成工具定义，从而轻松创建和维护 MCP 工具，这里的效果后面会展示）以及我们需要获取实时信息的网址（这里是 PoE2 的官网）。优化 prompt 以及添加更多工具来实现更复杂的功能，比如使用更优的爬虫工具，以及通过深度爬虫爬取对应补丁的帖子，这样在回答的最新补丁版本号的同时返回具体内容。例如：AI 应用程序的 USB-C 端口。3、添加

按次付费无部署费用。无调用时不计费，有调用时按调用时长计费。调用费率：0.000156 元/秒适用场景：偶尔调用，对启动速度要求不高（首次调用会有一定启动延迟）常驻实例有部署费用。无调用时按部署时长计费，有调用时另按调用时长计费。0.000156 元/秒0.000036 元/秒适用场景：可减少频繁启动服务带来的延迟，适合需要长时间保持在线，且调用较频繁的场景。

命名实体识别（NER）是知识图谱构建中的关键步骤，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。中文NER相较于英文更具挑战性，主要由于中文缺乏明显的词边界标志，且存在中英文混用的情况。当前NER技术方法包括基于规则和词典的方法、基于统计的方法、混合方法以及基于神经网络的方法。其中，神经网络方法如BERT模型，通过预训练和微调，在NER任务中表现出色。实践环节展示了如何使用BERT

现在如果自己写了一个爬虫工具，需要调用到dify工作流或者智能体中如何实现呢直接运行：成功搭建。2.dify调用"url": "http://本机ip:9000/sse",},# }# 设置Edge浏览器选项# try:# print("Edge浏览器启动失败，请检查驱动是否正确安装！")# print(e)"综合": "GANGCAIZONGHE","长材": "CHANGCAI","扁平":

Dify平台的自然语言生成SQL查询功能（text2SQL或NL2SQL）允许用户通过日常语言描述需求，系统自动转换为结构化查询语句。该功能的核心步骤包括：下载rookie_text2data插件、创建工作流、将自然语言转换为SQL语句、执行SQL查询并输出结果。具体流程包括：1）下载插件并配置数据库信息；2）创建工作流，添加输入字段；3）使用插件将自然语言转换为SQL语句；4）通过大语言模型检查

下面是一个简单的网页爬虫工作流，支持输入一个关键词，并通过网页爬虫爬取相应的信息，然后使用大模型进行总结。1.创建工作流添加输入参数 ，开始节点 -> 选择"单文件"作为输入2. 添加“文档提取器”，大模型没有办法直接处理文档，因此添加一个“文档提取器”的节点。

Dify+Mysql+Echarts搭建了一个能“听懂”人话的数据可视化助手！

Dify平台的自然语言生成SQL查询功能（text2SQL或NL2SQL）允许用户通过日常语言描述需求，系统自动转换为结构化查询语句。该功能的核心步骤包括：下载rookie_text2data插件、创建工作流、将自然语言转换为SQL语句、执行SQL查询并输出结果。具体流程包括：1）下载插件并配置数据库信息；2）创建工作流，添加输入字段；3）使用插件将自然语言转换为SQL语句；4）通过大语言模型检查

哈哈哈哈

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