GOT 可以处理各种 OCR 任务下的所有上述“字符”。

随后详细说明添加知识库、团队成员的步骤及权限设置要点，最后进行测试，展示新用户基于知识库提问的效果，为团队利用 DeepSeek 搭建知识库提供了清晰指引。Deepseek 最近特别火爆，他的能力不言而喻，很多人做了基于deepseek做个人的知识库，那么团队中如何一起使用呢？假如我是公司某团队的领导，我想把知识库分享给大家，让deepseek基于知识库回答大家的问题，岂不是很爽。总体来说，需要建

虽然demo做的不复杂，不过这个事却值得深思，要知道AI学习的速度是十分快的。不久之后，可能是用户直接用自然语言描述获取结果数据集，而不用关心中间的实现过程。以后SQLBoy这个岗位恐怕是有点危险了。起码一般的sql交给大模型是没问题的，在业务复杂的情况下，麻烦的是把业务情况喂给大模型，经验丰富的sqlboy可能在初期是占优势的。依次类推，代码开发等技术工作可能也会这样。类似的工具实际已经有了，不

大模型（Large Language Model, LLM）是基于海量数据训练的深度学习模型，通常包含数十亿至数万亿参数，能够理解和生成自然语言，并完成复杂任务（如文本生成、代码编写、逻辑推理等）。规模庞大：参数规模远超传统模型，学习能力更强；通用性：通过预训练适应多种下游任务；涌现能力：在复杂场景中表现出未显式训练的推理能力。典型代表：GPT-4、Claude、LLaMA。LangFlow是一款

提示词是最简单有效提高AI效果的方法

Dify是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Ag

大模型（Large Language Model, LLM）是基于海量数据训练的深度学习模型，通常包含数十亿至数万亿参数，能够理解和生成自然语言，并完成复杂任务（如文本生成、代码编写、逻辑推理等）。规模庞大：参数规模远超传统模型，学习能力更强；通用性：通过预训练适应多种下游任务；涌现能力：在复杂场景中表现出未显式训练的推理能力。典型代表：GPT-4、Claude、LLaMA。LangFlow是一款

就目前而言RAGFlow在知识库方面还是比dify强的，因此如果dify能和ragflow联合使用，那么效果岂不是更强，现在教程来了。文章首发公众号 DataSpeed欢迎关注。

在企业使用大模型时，是否遭遇过技术门槛高，导致部署和应用困难重重？多人协作使用时，网络问题是否频繁出现，影响使用体验和工作效率？从集成角度看，将大模型集成到企业现有的信息平台，是不是常因复杂的接口和架构而难以推进？

在使用 Dify 搭配 DeepSeek 大模型的过程中，许多用户常常觉得 DeepSeek 的 think 标签有些多余。借此契机，本文将详细演示 Dify 插件开发，以帮助大家解决这一困扰。本次项目的目标是实现对 DeepSeek 模型节点输出内容的清洗。