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RSS订阅原创 API、REST API、RESTful API 和 Web Service 之间的区别
本文对比分析了API、Web Service、REST API和RESTful API四种接口技术。API作为应用程序编程接口，通过端点、方法和数据格式实现系统间通信。Web Service通过网络提供服务，支持SOAP和REST两种协议。REST API基于HTTP协议，以资源为中心，通过URI和HTTP动词进行操作。RESTful API则是严格遵循REST原则的API实现。文章通过示例代码展示了各类接口的技术实现，并从性能、效率、安全性等维度进行了对比，指出RESTful API在轻量级、灵活性和扩展
2026-01-09 18:26:25
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原创 微服务应用上云流程
本文系统阐述了微服务应用上云的完整流程和关键环节。应用上云是一个覆盖全生命周期的系统工程，涉及容器云平台、微服务架构设计和DevOps持续交付三大实践。主要流程包括：项目规划与方案设计、微服务架构设计、云原生资源申请、敏捷开发管理、持续集成交付等阶段。整个过程强调项目管理、敏捷研发、容器云和DevOps四大技术的深度融合，从项目启动阶段就需与底层平台协同。对于已有应用的云原生升级，需要经历基础设施云化、应用现代化和业务智能化三个阶段。
2025-12-29 18:14:54
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原创 FastAPI框架
FastAPI是一个高性能的Python异步Web框架，基于Starlette和Pydantic构建，专为开发RESTful API和微服务设计。其核心优势包括：1) 采用ASGI异步模型，支持高并发处理；2) 通过Pydantic实现类型安全和自动数据验证；3) 内置Swagger UI和ReDoc自动生成交互式API文档；4) 性能接近Node.js和Go。框架还支持异步数据库操作、缓存优化等高级特性，相比传统Flask吞吐量提升400%+，特别适合高并发API服务、机器学习服务化等场景，是现代Pyth
2025-12-12 11:09:57
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原创 【Dify实战一】从0到1实战：用Dify集成MCP服务搭建写作助手
摘要： Dify是一个开源的低代码大语言模型开发平台，支持快速构建AI应用。本文演示了如何使用Dify的工作流创建社媒分析助手
2025-11-13 20:36:32
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原创 【智能体三】告别查攻略到凌晨！从0到1用Dify搭建「私人旅行管家」智能体：我的在线旅游智能体搭建全记录
Dify是一个开源的低代码大语言模型应用开发平台，提供可视化工作流编排和多模型集成能力，帮助开发者快速构建生成式AI应用。本文以创建在线旅游助手为例，详细介绍在Dify平台上的实现步骤： 工具准备：安装搜索引擎、维基百科和网页抓取工具 智能体创建：通过提示词工程设置旅行规划规则，包括酒店推荐、行程安排、预算分配等功能 交互优化：设置规范化输入变量、对话开场白和内容审查机制，提升用户体验 平台支持私有化部署，降低AI应用开发门槛，适合构建各类生产级智能助手应用。
2025-11-11 19:21:12
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原创 【智能体二】流行的AI智能体框架
本文系统介绍了四大主流AI智能体开发框架：LangChain（模块化组件组装）、LangGraph（图状态管理）、LlamaIndex（知识增强）、CrewAI（多智能体协作）。通过对比分析各框架的架构特点、适用场景和优缺点，提出了框架选型的5个关键维度：复杂性、数据隐私、易用性、集成能力和可扩展性，并给出决策流程图。未来趋势预测包括多模态支持、轻量化、行业垂直化和低代码化发展。该指南为开发者根据具体需求选择最适合的AI智能体框架提供了实用参考。
2025-11-07 15:57:47
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原创 【智能体一】拆解AI智能体：概念定义、工作原理与核心逻辑全梳理
文章摘要：本文探讨了智能体的不同定义及其工作原理。OpenAI将智能体视为工具使用者，强调LLM核心与任务规划能力；谷歌关注理性决策和世界模型构建；斯坦福团队则重视具身性和社会交互。智能体工作原理包括用户请求处理、LLM任务理解、模块化任务分解、记忆管理、工具集成及推理优化。关键协议如MCP（大模型上下文协议）负责信息预处理，确保LLM获得最优输入。此外，多智能体系统通过协作规划实现复杂目标，展现了AI智能体的演进方向。
2025-11-05 19:07:50
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原创 Spring AI 快速入门
本文详述了Spring AI与OpenAI集成构建智能对话系统的全流程。Spring AI的抽象层使得与OpenAI的集成变得简单而灵活，同时保持了Spring开发者熟悉的编程模型。
2025-09-26 19:05:07
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原创 Ollama快速使用指南
支持多模式访问，用户可通过命令行、HTTP API及OpenAI客户端灵活调用模型；高度可配置性，通过环境变量可自由调整设备选择（GPU/CPU）、并发数、日志等级等参数，适配不同计算环境；应用场景广泛，凭借本地化部署特性，在隐私保护需求强烈的场景和需要高性能计算的规模化推理任务中均表现优异，提供安全高效的AI推理解决方案。
2025-09-24 23:04:24
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空空如也
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