本文介绍了使用Docker Compose快速部署Dify AI平台的方法。主要步骤包括：克隆最新版本代码、配置环境变量并启动容器（包含3个核心服务和6个依赖组件）。文档详细说明了访问初始化页面、运维管理、模型接入（特别是Ollama本地模型配置）以及离线部署要点。同时提供了K8s/Helm等可选部署方式，并汇总了端口冲突、文件大小限制等常见问题的解决方案。文中多次引用官方文档和GitHub资源，

随着大模型参数规模的增加，Attention 的计算成本显著上升，尤其在推理阶段，计算效率直接影响响应速度和费用。研究者们提出了多种优化技术，主要包括：1. KV 缓存（Key/Value Cache），通过缓存历史 K 和 V，避免重复计算，提升推理效率；2. 稀疏注意力机制（Sparse Attention），如 Local Attention 和 Longformer，降低计算复杂度，支持长

MCP，AI，人工智能

本文为【深入理解RAG】系列第8篇，聚焦主流开源RAG框架的优劣与适配场景，帮助你快速找到最适合自己项目的技术选型路线。欢迎继续关注系列更新！

请求链追踪（Distributed Tracing）是分布式系统中一种非常重要的调试和监控技术，目的是追踪和记录请求在多个服务间传递的路径。在 MCP 协议中，分布式系统往往涉及多个服务节点（如前端、后端、模型服务、数据存储等），这些节点间通过 HTTP 调用、消息队列、RPC 等方式相互通信。请求链追踪的目标就是将这些跨服务的调用过程串联起来，帮助开发者清晰地了解一个请求从进入到返回的完整路径，

本文介绍了一个Python脚本，可批量对图片进行左右或上下对半分割。脚本使用Pillow库处理图片，支持png、jpg等常见格式。通过命令行参数可指定输入/输出目录和分割方向(vertical为左右分，horizontal为上下分)。使用方法简单，只需配置好input_images和output_images目录，运行脚本即可自动完成批量分割，适用于海报制作、数据集处理等场景。脚本会自动为分割后的

摘要：接口数据自动生成实战指南 本文系统介绍了接口数据自动生成的核心应用场景与技术方案。主要内容包括： 五大典型应用场景：联调Mock、测试数据构造、API文档生成、Prompt构造、业务测试数据 主流技术选型：涵盖JavaScript、Python、Java三大生态的Mock工具链 实用示例代码：展示Mock.js和Python Faker的典型用法 结构化数据生成方案：基于JSON Schem

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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google 提出的预训练语言模型，具备双向上下文理解能力，是语义级 NLP 的开山之作。它能将一句话变成一个高维向量（通常 768 维或 1024 维），这个向量就代表了这句话的语义。

摘要：语义搜索技术原理与实践 本文系统介绍了语义搜索技术的核心原理与实现方案。传统关键词搜索存在语义理解不足的问题，而语义搜索通过文本嵌入技术将文字转化为向量表示，在语义空间中进行相似度计算。文章详细解析了文本嵌入(Text Embedding)的概念，对比了OpenAI、Hugging Face等主流嵌入模型的特点。在技术实现层面，提出了完整的工具链选型建议，包括嵌入生成工具(如text-emb