这是我们大数据工程师的“本行”，用 AI 来学习我们自己的专业文档，没有比这更酷的了。这就是“文本分块”的“硬科学”。如果 Retrieval（检索）这一步返回的“原文”都是垃圾，那 Generation（生成）那一端的 LLM 再聪明，也是“垃圾进，垃圾出”。我们利用 Dify 的“知识库”产线，把“数据治理”这个专业领域的“私有知识”，成功“注入”到了 Dify 的向量库中。这是 Dify 的

这是我们大数据工程师的“本行”，用 AI 来学习我们自己的专业文档，没有比这更酷的了。这就是“文本分块”的“硬科学”。如果 Retrieval（检索）这一步返回的“原文”都是垃圾，那 Generation（生成）那一端的 LLM 再聪明，也是“垃圾进，垃圾出”。我们利用 Dify 的“知识库”产线，把“数据治理”这个专业领域的“私有知识”，成功“注入”到了 Dify 的向量库中。这是 Dify 的

不管是国外的 GPT-4、Claude，还是国产的 DeepSeek、通义千问，甚至是你在本地跑的 Llama3，都能像插优盘一样“插”进来，统一管理。Dify 本身不生产大模型（LLM），它是一个“AI 应用开发与运营平台”（LLMOps），它的核心能力是“管理”和“编排”。对于“私有化部署”的我们来说，Key 就存在我们自己的服务器（的db 容器）里，数据 100% 在内网，非常安全。但是，它

不管是国外的 GPT-4、Claude，还是国产的 DeepSeek、通义千问，甚至是你在本地跑的 Llama3，都能像插优盘一样“插”进来，统一管理。Dify 本身不生产大模型（LLM），它是一个“AI 应用开发与运营平台”（LLMOps），它的核心能力是“管理”和“编排”。对于“私有化部署”的我们来说，Key 就存在我们自己的服务器（的db 容器）里，数据 100% 在内网，非常安全。但是，它

不管是国外的 GPT-4、Claude，还是国产的 DeepSeek、通义千问，甚至是你在本地跑的 Llama3，都能像插优盘一样“插”进来，统一管理。Dify 本身不生产大模型（LLM），它是一个“AI 应用开发与运营平台”（LLMOps），它的核心能力是“管理”和“编排”。对于“私有化部署”的我们来说，Key 就存在我们自己的服务器（的db 容器）里，数据 100% 在内网，非常安全。但是，它

这意味着，你的 64GB 内存既是系统内存，也是显存！我将站在工程师的视角，手把手带你从零开始，用最硬核的方式玩转 Ollama，从本地部署到云端算力租赁，彻底告别 API 焦虑，为我们后续搭建 Dify 和 Agent 工作流打下最坚实的地桩。使用它们，可以显著提升模型的可管理性，将原本散乱的文件和脚本变成标准化的服务，极大地提高了我们的工作效率。这就好比 Docker 的镜像（Image），它

不管是国外的 GPT-4、Claude，还是国产的 DeepSeek、通义千问，甚至是你在本地跑的 Llama3，都能像插优盘一样“插”进来，统一管理。Dify 本身不生产大模型（LLM），它是一个“AI 应用开发与运营平台”（LLMOps），它的核心能力是“管理”和“编排”。对于“私有化部署”的我们来说，Key 就存在我们自己的服务器（的db 容器）里，数据 100% 在内网，非常安全。但是，它

你应该能看到一个名为 docker 的组，里面包含 api-1、web-1、db-1 等好几个容器，它们的状态都必须是绿色的 Running。直接访问github.com/langgenius/dify，点击绿色的 “Code” 按钮，然后选择 “Download ZIP”，下载后解压，效果一样。下一篇，将是本系列的高潮。我们不玩虚的，直接上“硬核”的，把它装到我们自己的电脑上。没有炫酷的图表，没

从只会聊天的 Chatbot，到拥有审美、能写界面、能独立规划任务、逻辑严密的“数字同事”，Gemini 3 Pro 确实让 Google 重新夺回了 AI 领域的王座。新 SOTA（当前最佳）： 开发者反馈，它在调试复杂的编译器错误、重构代码且不破坏逻辑、甚至解决 λ-演算问题上，都建立了新的标准。对于程序员来说，它不再只是写写简单的 Python 脚本，而是能参与到复杂系统架构的真正的“结对编

正文共：9053字12图预计阅读时间：23分钟前几天，Datahub提供了最新的字段级别数据血缘功能，很多朋友迫不及待想对比一下Datahub的字段级血缘与Atlas的区别。这个时候问题来了，在Atlas收集Hive血缘的时候，由于部分版本问题，没有显示出字段级的数据血缘。这是为什么呢？其实只要做一个简单的修复就可以了，但是知其然也要知其所以然。今天我们就来看一下这个问题到底...