Ai小丸+-优快云博客

原创如何让你的用户100%正确使用提示词？

在AI对话落地的征途上，与其“削足适履”强改用户习惯，不如“铺路搭桥”让AI理解用户。“AI一键优化输入”正是这座关键桥梁，它绕过高昂教育成本，弥合人机理解鸿沟，将专业提示词优化转化为指尖的轻松点击。当优化成为标准动作，AI对话的满意度方能实现质的飞跃。期待更多应用中点亮那个“魔法按钮”。

2025-06-28 17:24:54 774

原创大模型精度选择深度解析：FP32、TF32、FP16、BF16、FP8、FP4、NF4、INT8

当需要将大模型部署在本地服务器、个人电脑等本地设备上时，由于本地设备的硬件资源（如 GPU内存、算力等）可能相对有限，为了使模型能够在本地高效运行，同时保证一定的推理精度，就需要根据本地硬件的性能和实际业务需求来选择合适的模型精度。需要注意的是，这只是一个简化的计算公式，实际的GPU内存占用量还可能受到其他因素的影响会适当增加（如下图外文实测GPU占用量），但该公式可以作为一个基本的参考，用于估算不同精度下模型对GPU内存的需求。精度越低→ 速度越快 & 显存占用越低，但牺牲输出质量。

2025-06-25 07:30:00 769

原创 Dify版本升级必看！Dify 本地部署升级全攻略

随着 Dify 开源平台的迭代更新愈发频繁，其功能矩阵也在持续向更强大的方向演进。在这样的技术迭代背景下，本地部署 Dify 的用户该如何将系统升级至最新版本，以充分享用这些新增的开源能力呢？本文将聚焦于通过 Docker Compose 方式部署的 Dify 实例，通过真实案例演示，详细介绍其升级至最新版本（目标版本1.4.2）的具体操作方式。

2025-06-15 18:00:20 1961

原创从6个维度学会提示词（prompt）编写

这份提示词编写指南从6个维度、5000字详解，手把手教你搭好智能体提示词。最后附上 Markdown 格式小贴士，帮你轻松上手！明确的角色设定让 AI 快速理解 “该以什么身份说话”，避免输出风格混乱（如：让医生用 rapper 语气写科普文）通过职业年限、领域成就等细节，提升内容可信度（如：15 年临床经验的儿科主任“vs”医生）个性特征和关系定位决定沟通温度，影响用户接受度（如：“毒舌同事”vs“暖心导师”的反馈差异）所以在编写提示词的角色设定部分时，需要围绕。

2025-06-11 00:13:43 1054

原创从互联网“冷兵器”到AI“热兵器”的思考

十年前喊“人人都是产品经理”，被程序员怼：“PRD写清楚了吗？”；如今我喊“人人都是程序员”，程序员却慌了：“你代码提交前Review了吗？”这魔幻现实背后，是AI正把编程从“精英技能”降维成“全民工具”—— 技术民主化的枪声已响，你手里攥的是弓箭还是加特林？

2025-05-31 17:48:32 789

原创【Dify基础学习】LLM节点核心功能解析与场景化应用指南

定义LLM 节点是 Dify 编排中 Chatflow/Workflow 的核心枢纽，负责调用大语言模型的核心能力（如对话生成、内容分类、文件处理等）。该节点可深度处理上游节点输入的多样化信息（包括自然语言、上传的文件或图片），并基于精心设计的提示词规则，输出高度定制化的回应。核心功能意图识别：在客服对话场景中，对用户问题进行意图识别与分类，引导至下游不同处理流程。文本生成：在内容创作场景中，作为核心生成节点，根据主题、关键词生成结构化文本内容。内容分类。

2025-05-27 10:00:00 955

原创【Dify基础学习】开始节点中的输入字段与预设系统变量该如何使用？

开始」节点是每个工作流应用（Chatflow/Workflow）的必备预设节点，为后续节点及应用的正常流转提供初始信息，包括用户输入的内容、上传的文件等。输入字段和预设系统变量。至此，我们已完整解析 Dify 工作流中「开始」节点的核心能力 ——输入字段的业务数据采集逻辑与预设系统变量的流程驱动机制。若您觉得本教程对学习 AI 应用开发有帮助，欢迎关注我的后续内容 —— 我将持续更新 Dify 的高阶使用技巧、多模型集成方案等深度指南，助力您进一步探索智能应用开发的无限可能！

2025-05-26 09:30:00 608

原创 Dify+ollama模型本地化部署保姆级教程

Dify本地化部署指南：从零开始构建AI应用开发环境本文详细介绍了Dify平台与Ollama的本地化部署流程。首先通过Docker Desktop完成基础环境搭建，包括WSL更新、镜像源配置等关键步骤。随后分步骤讲解Dify的安装部署，涉及环境文件修改、镜像拉取和服务启动。针对Ollama部分，涵盖程序安装、模型存储路径配置及服务验证。最后展示如何将Dify与本地Ollama模型对接，包括.env文件修改和供应商配置。整个过程注重实操细节，帮助开发者快速搭建完整的本地AI开发环境。

2025-05-25 19:08:56 2532