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。

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

想将一个线上数据库从 SQLServer 转换迁移到 MySQL ，数据表70多张，数据量不大。从网上看很多推荐使用 SQLyog ，还有 Oracle MySQL Server 官方的 Workbeach 来做迁移，但是步骤稍显繁琐；后来从一篇文章的某个角落中发现了 DB2DB 这个工具，出自于米软科技。从软件功能上看，当前版本 1.30.107 支持 SQLServer , MySQL , S

你是不是也有私有化部署大模型的需求？如今有了Ollama，HuggingFace，ModelScope等开源平台，我们可以非常方便地搭建一个属于自己的大模型，如果网速给力，真是分分钟~~。简单起见，这篇文章仅用到了Ollama官方提供的一个2G大小的模型：llama3.2（3B），后续还可以私有化部署通义千问（Qwen）、智谱AI（glm）等知名大模型。在一台纯CPU的虚拟机上部署Ollama与O

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

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本文记录了在Docker环境下通过Prometheus和Grafana实现对MinIO服务的监控。具体步骤包括在服务节点上使用mc生成抓取配置，配置Prometheus抓取MinIO的监控数据，并在Grafana中配置数据源和导入现成的监控仪表板，以实现对分布式对象存储服务的性能监控和可视化。

没有度量就没有改进，实际上，监控系统有以下两个客户：技术，业务。上述内容即是对技术组件的监控，方便技术方面的改进与优化。本文记录了在Docker环境下通过Prometheus和Grafana实现对MySQL和Redis服务的监控。具体步骤包括在服务节点上使用docker-compose安装mysqld-exporter和redis_exporter，配置Prometheus抓取MySQL和Redi

HAAS510 是一种开板式 DTU ，旨在为用户已开发好的设备快速增加 4G 连云能力的 4G CAT1 数传模块。它通过将模组与用户设备集成到一个外壳内，既保持设备的一体性，又降低重新开发 PCB 的时间消耗和模组开发的难度。 HAAS510 产品采用了 JavaScript 脚本的方式，将模组的本地串口通信和通过 4G 连接云端平台的能力开放给用户。依托阿里云物联网平台，结合 HAAS510

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