摘要：Coze平台提供零代码快速开发AI助手解决方案，支持智能问答、知识库查询和业务流程处理。核心步骤包括：1）注册并创建Bot，设置角色提示词；2）上传PDF/Word等格式知识库资料；3）通过拖拽式工作流设计意图识别、知识检索和API调用等逻辑；4）调试优化后集成至公众号/企业微信等渠道。典型开发周期为1-2天完成MVP，1周内上线，适用于企业客服、FAQ查询等场景，架构包含知识库检索和工作流

HTTP与WebSocket抓包的核心差异源于协议设计不同。HTTP是短连接、离散式请求-响应，抓包时关注独立请求头和响应体；WebSocket是长连接、全双工流式通信，需先捕获握手包，再跟踪持续双向数据流。Wireshark操作上，HTTP用http过滤器直接查看，WebSocket需websocket过滤器并关注Payload Data。加密场景均需配置SSL密钥，但WebSocket还需验证

WebSocket是一种基于TCP的全双工通信协议，通过HTTP协议升级机制建立持久连接后，实现客户端与服务器的双向实时通信。其核心优势包括：1）避免频繁创建/关闭连接的开销；2）支持双向主动通信；3）采用轻量级二进制帧结构（最小2字节头部），显著降低传输开销。工作原理分为握手阶段（通过HTTP 101状态码完成协议升级）和数据传输阶段（基于FIN、opcode等字段的二进制帧通信）。相比HTTP

摘要：Coze平台提供零代码快速开发AI助手解决方案，支持智能问答、知识库查询和业务流程处理。核心步骤包括：1）注册并创建Bot，设置角色提示词；2）上传PDF/Word等格式知识库资料；3）通过拖拽式工作流设计意图识别、知识检索和API调用等逻辑；4）调试优化后集成至公众号/企业微信等渠道。典型开发周期为1-2天完成MVP，1周内上线，适用于企业客服、FAQ查询等场景，架构包含知识库检索和工作流

本文对比了6种AI应用编排与智能体开发工具的特点和适用场景：Dify（低代码LLM应用平台）、Coze（聊天机器人开发平台）、n8n（开源自动化工作流工具）、AutoGen（多智能体协作框架）、LangChain（LLM应用开发框架）和CrewAI（多智能体任务协作框架）。从开发难度、适用人群和典型应用场景等方面进行了详细对比分析，并给出了工具选择建议：零代码开发推荐Dify/Coze，自动化流程

Dify是一款低代码/无代码LLM应用开发平台，支持快速搭建AI应用，具备Prompt编排、RAG检索增强生成和API部署等核心功能。平台支持多模型切换、可视化对话流设计和团队协作，但使用时需注意模型响应速度、知识库检索准确性、API性能优化等问题。解决方案包括网络优化、文档预处理、负载均衡等。最佳实践建议从小规模测试开始，定期更新模型并备份数据。Dify能显著提升开发效率，但需关注性能优化和权限

RAGflow是一款专注于企业级知识管理的AI框架，其核心优势在于全链路专业处理能力。系统支持20+文档格式解析，表格识别准确率达92%，采用语义感知切片技术使召回率提升35%，并融合多路检索实现NDCG@10达0.82的精准度。相比同类工具，RAGflow在中文处理、企业级部署（支持10亿级向量）和审计功能上具有显著优势。实践表明，在金融合同等场景中准确率可达91%。系统支持分布式架构，单节点可

HTTP 和 WebSocket 头部信息存在显著差异：HTTP 头部用于每次请求/响应，包含通用、请求、响应和实体头部，传递元数据；WebSocket 头部仅用于初始握手阶段（如Upgrade、Sec-WebSocket-Key），握手成功后采用专用帧格式通信，不再使用HTTP头部。HTTP头部适合传统请求-响应模式，而WebSocket头部专为全双工实时通信设计。

Dify是一款低代码/无代码LLM应用开发平台，支持快速搭建AI应用，具备Prompt编排、RAG检索增强生成和API部署等核心功能。平台支持多模型切换、可视化对话流设计和团队协作，但使用时需注意模型响应速度、知识库检索准确性、API性能优化等问题。解决方案包括网络优化、文档预处理、负载均衡等。最佳实践建议从小规模测试开始，定期更新模型并备份数据。Dify能显著提升开发效率，但需关注性能优化和权限

本文详细介绍了使用React Native开发跨平台应用的完整流程。从环境搭建开始，包括Node.js、JDK、Android Studio/Xcode的安装配置；到项目初始化、开发技巧（UI组件、状态管理、原生功能调用）；再到调试工具（Metro、Flipper）的使用；最后详细说明了Android/iOS的打包发布流程，包括签名配置、证书管理和应用商店上架。文中还提供了常见问题解决方案，为开发