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在本教程中，我们将从零开始，使用 Ollama 本地大模型（Qwen2.5:7B） + LangChain + Neo4j 图数据库，构建一个完整的中文知识图谱系统。整个流程包括：

本文以Coze Studio为例，提出了一种基于项目边界的Docker资源清理方法。通过分析Coze项目的容器和镜像命名特征（统一使用"coze"前缀），制定了一套安全清理策略：先定义保留规则（名称含"coze"的资源），再删除其他无关资源。文章详细介绍了具体操作命令，强调预览确认的重要性，并指出该方法适用于命名规范清晰的开发测试环境，但不适用于生产环境或命

本文介绍了在Coze Studio中配置古诗词插件的完整步骤。首先创建gushi.yaml文件定义接口规范，配置获取古诗词的API路径和响应格式。然后在plugin_meta.yaml中添加插件元数据，包括插件ID、版本、描述等信息，并设置无需认证的访问方式。最后通过Docker命令重启服务使配置生效。该插件通过调用"今日诗词"开放接口（https://v1.jinrishic

本文介绍了如何通过Coze MCP插件API调用提示词优化工具(sd_better_prompt)的完整流程。详细说明了使用curl命令发起POST请求的参数配置，包括请求头设置和JSON-RPC格式的请求体结构。重点解析了服务端返回的事件流数据，展示了优化前后的提示词对比示例。通过该接口，用户可以将简单提示词(如"1girl")转化为包含画质、细节、光照等丰富参数的高质量提示

摘要 本文介绍了一个基于Python Tornado、WebSocket、Vue3和ECharts的Docker实时监控系统实现方案。系统采用前后端分离架构：后端通过Tornado框架建立WebSocket服务，实时收集Docker容器的CPU、内存、网络等性能指标；前端使用Vue3和Element Plus构建用户界面，通过ECharts图表库可视化展示监控数据。系统支持容器选择切换和鼠标悬停查

本文介绍了一个用Go语言快速搭建的Coze API流式回复模拟接口(Mock Server)，用于前端开发测试。该接口完美模拟Coze的SSE流式结构，支持逐字打字机效果(50-150ms延迟)、Markdown渲染、自动发送结束标志等功能。代码简洁(不到100行)，无需额外配置即可支持CORS跨域调用。开发者只需修改fullResponse变量内容，就能自定义测试各种回复场景，极大提升前端开发效

本文介绍如何使用 FastAPI 和 Coze Python SDK 实现流式聊天 SSE 接口。该方案支持实时推送聊天消息，提供打字机效果，采用标准 SSE 格式便于前端解析。文章包含完整代码示例，展示如何初始化 Coze 客户端、处理流式响应并兼容不同 SDK 版本。接口可直接通过 curl 测试，适合开发 AI 聊天应用。技术栈包括 Python 3.10+、FastAPI、uvicorn

摘要：本文介绍如何利用 Qwen2.5:7b 大模型结合 LangChain 和 Ollama 构建本地化AI助手。该方案支持多轮对话、流式输出和Token控制，适用于企业内网、开发者工具等场景。文章详细说明了环境配置、模型参数优化（如temperature=0.2提升稳定性）、流式输出实现，并提供了完整的Python代码示例，兼容最新LangChain版本。关键亮点包括动态上下文管理、实时交互体

摘要：本教程指导在Debian/LangGraph环境下正确生成PNG流程图。关键点包括：1) 仅需安装graphviz而非libgraphviz-dev；2) 演示了LangGraph Agent的完整实现；3) 针对混源环境提供依赖冲突解决方案。教程包含Python代码示例，展示了从ASCII/Mermaid到PNG的可视化全流程，特别强调避免常见的Graphviz安装误区，最终实现Ollam