本文通过使用Dify平台的工作流编排功能，结合阿里百炼的大型语言模型（如qwen2.5-14b-instruct等），成功打造了一个专属的AI数据分析师。能够根据用户提供的自然语言问题生成对应的SQL查询语句，并通过部署好的API服务执行这些查询，最终由另一个LLM节点对查询结果进行专业的数据分析和可视化展示。可以统计创作唐诗最多的作者、分析唐诗中特定元素的出现频率，以及联合查询作者信息与作品数量

结合实际的应用场景，本次主要关注在纯CPU场景下，对于中文文本的合成效果（人声自然）与合成效率（时间短）两个方面。以下将通过对eSpeak，ChatTTS，CoquiTTS这三种语音合成TTS服务离线部署测试，分析三种方案的优劣。

本文介绍了开源商业智能工具Metabase的技术特点及其在古诗词数据库分析中的应用。Metabase采用Clojure+Java技术栈，支持多数据源查询与可视化，降低了数据分析门槛。文章展示了基于唐诗宋词数据库（包含诗歌、作者、诗经等5张表）构建的Dashboard效果图，并详细列出了各表结构（如poetry表含id、title、content等字段）。通过该案例，体现了Metabase在非结构化

综上，我们通过Python爬取上市公司利润表数据：数据抓取、数据入库与数据可视化一气呵成，体验了Python在爬虫和数据可视化方面具有简单易学、强大的库和框架支持、多线程和异步支持、数据处理能力强等优势。这次实践用到的 Python 库如下：requestsBeautifulSoup4jsonmatplotlibpandaspymysql

Problem上次在线上部署了 Django 项目，原本以为通过 python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 启动项目就完成了Django的部署，那可真是太天真了。。这个项目作为独立的服务，单独部署在另外一台服务器上，过了一段时间，测试反映这个项目访问不到内容，到线上查看服务正常启动，但是就是没有响应，然后就重启了。。经过两三次这样的过程，才意识到部署可能有..

介绍了如何使用Dify平台结合Qwen2.5(7B)模型和Flux.1文生图工具，打造一个专属的文生图智能体（Agent），实现了中文输入到高质量图片生成的功能。文章详细说明了从创建应用、配置工具、编写提示词到实际使用的完整流程，并展示了多个成功的文生图示例。主要技术要点：1. 使用Dify的Agent功能作为基础框架2. 集成SiliconFlow的FLUX.1-schnell作为文生图工具3.

本文通过使用Dify平台的工作流编排功能，结合阿里百炼的大型语言模型（如qwen2.5-14b-instruct等），成功打造了一个专属的AI数据分析师。能够根据用户提供的自然语言问题生成对应的SQL查询语句，并通过部署好的API服务执行这些查询，最终由另一个LLM节点对查询结果进行专业的数据分析和可视化展示。可以统计创作唐诗最多的作者、分析唐诗中特定元素的出现频率，以及联合查询作者信息与作品数量

本文通过组合 Dify 的工作流编排、 Tavily Search 搜索引擎工具以及 Qwen2.5 模型，成功实现了一个能够回答实时问题的 AI 搜索引擎，步骤详细，极具可操作性。后续想办法解决模型对相对时间（今天、昨天、去年等）的理解存在局限性。这个 AI 搜索引擎能够回答一些实时新闻和事件相关的问题，展示了 Dify 工作流编排功能的便捷性、实用性。

Problem上次在线上部署了 Django 项目，原本以为通过 python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 启动项目就完成了Django的部署，那可真是太天真了。。这个项目作为独立的服务，单独部署在另外一台服务器上，过了一段时间，测试反映这个项目访问不到内容，到线上查看服务正常启动，但是就是没有响应，然后就重启了。。经过两三次这样的过程，才意识到部署可能有..

以前在写 SpringBoot 全栈开发的系列文章中全栈开发之后端脚手架：SpringBoot集成MybatisPlus代码生成，分页，雪花算法，统一响应，异常拦截，Swagger3接口文档，有提到对后端接口的响应数据进行统一的封装，方便前端或者第三方进行数据获取与对接工作；统一响应一般包含状态码、消息内容、数据内容等。这里对 2017 年写的一个基于 Node.js 的 Express.js 框