【笔记】动手学Ollama 第七章 应用案例 Dify应用

最新推荐文章于 2025-12-13 20:17:14 发布
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ReedFoley
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【Dify】小红书社交媒体爆款内容自动化应用
Mr数据杨
07-04 3万+
本文介绍了RedCanvas自动化工作流如何实现小红书内容的高效生成。该系统通过AI模型和自动化技术，从主题输入到成品输出实现全流程自动化生产，包括正文生成、标题提炼、封面制作等环节。工作流整合了qwen2.5大模型进行核心内容创作，并调用API完成图片渲染，最终输出可直接发布的完整内容。该方案显著降低创作门槛，适用于种草文案、电商推广、品牌营销等多种场景，帮助个人创作者和企业高效产出高质量社交媒体内容。系统通过智能节点协同工作，实现从创意到成品的快速转化，提升内容生产效率与传播效果。
大模型_Dify知识库_整理知识库技巧_知识库文档格式_分段技巧_效果实测_CPU搭建离线模型deepseek-r1模型_14b模型实测_超详细安装过程004--人工智能工作笔记0250
添柴程序猿的专栏
05-30 872
另外RAGFlow据说在rag处理上，文档解析上，比dify要好用很多，效果要好很多，所以打算再弄一台机器。上传以后可以查看分段的效果，这里最重要是，如何分段，让一个知识点，是一个知识点。这样如果查询到知识，还不能解决问题，到时候，方便用户，直接联系给出知识的人。注意，效果上，又对比了百度和元宝，最终看起来360的纳米搜索，效果是最好的。然后看一下提供的32b的文档是这样的，配置在dify中的时候，这样配置。可以看到花费了53秒，7b的还是挺慢的，但是1.5b的效果不是很好。
超实用！用 Ollama + DeepSeek + Dify 搭建本地知识库，提升企业效率_ollama+deepseek+dify
2401_84208172的博客
07-03 1090
为啥要搭建本地知识库？ 现在企业内部信息管理太难了，数据到处都是，检索效率低得可怜，还缺乏智能化支持。尤其是面对海量非结构化数据，企业很难快速提取有价值的信息，决策效率低得不行。要是能有个工具解决这些问题，那可太棒了！
超实用！用 Ollama + DeepSeek + Dify 搭建本地知识库，提升企业效率
2301_81888214的博客
05-24 594
今天给大家带来一个超实用的开源工具组合，能帮企业快速搭建本地知识库，提升内部信息管理效率。这个组合就是 Ollama + DeepSeek + Dify，接下来我详细说说怎么操作，保证小白也能轻松上手！
自建AI知识库指南：利用ollama和dify实现
2401_84204207的博客
01-13 965
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
Ollama + DeepSeek + Dify：构建本地知识库，助力企业效率飞跃
2401_84495872的博客
02-18 1219
嘿，小伙伴们！今天给大家带来一个超实用的开源工具组合，能帮企业快速搭建本地知识库，提升内部信息管理效率。这个组合就是 Ollama + DeepSeek + Dify，接下来我详细说说怎么操作，保证小白也能轻松上手！还不知道 Ollama + DeepSeek 怎么私有化部署的小伙伴，请先看这篇文章：[快上车！3 步搞定 DeepSeek 本地部署，小白也能轻松逆袭！为啥要搭建本地知识库？现在企业内部信息管理太难了，数据到处都是，检索效率低得可怜，还缺乏智能化支持。
在个人电脑上构建Llama与Dify集成的AI工作流：详细指南
2401_84204207的博客
11-21 1417
最近字节在推Coze，你可以在这个平台制作知识库、制作工作流，生成一个具有特定领域知识的智能体。那么，有没有可能在本地也部署一套这个东西呢？这样敏感数据就不会泄露了，断网的时候也能使用AI。刚好最近Llama 3.1发布了，本文就以Llama 3.1作为基础模型，配合Dify在本地搭建一套“Coze”。跟着本文一步步操作，保证能行！
构建企业知识库聊天机器人：Dify应用指南_dify聊天助手教程
Z4400840的博客
06-20 550
在当今数字化时代，企业知识库的建设和维护对于提升工作效率和服务质量至关重要。AI聊天机器人作为知识库的交互界面，可以提供24/7的即时服务。 本文将介绍如何使用 Dify 这一工具快速搭建企业知识库聊天机器人，它可以当你企业的职能客服，也可以做你企业内部培训的老师。 相比起传统的“智能客服”，加入大语言模型后的AI客服能更清楚用户想问什么问题，在匹配你提供的知识库的内容进行回答，这样看上去会更懂用户，显得没那么智障。
基于Dify +Ollama+ Qwen2 完成本地 LLM 大模型应用实战
2401_85375186的博客
02-21 1411
WSL（Windows Subsystem for Linux，Windows 下的 Linux 子系统）是微软在 Windows 10 和 Windows 11 中推出的一项功能，允许用户在 Windows 系统中运行完整的 Linux 环境，而无需 安装虚拟机 或双系统。要理解Dify的成功，首先要从AI应用开发的复杂性说起。过去，开发者想要将大型语言模型（如GPT系列、Claude等）与自己的应用结合，往往需要面对繁杂的底层技术架构和高度抽象的算法细节。
从零到一使用 Ollama、Dify 和 Docker 构建 Llama 3.1 模型服务
m0_59235245的博客
07-29 2215
最近这阵比较忙，线下见了非常多不同地区的朋友，围绕 Dify 和开源社区做了不少应用和实践分享。可爱的 Ollama 项目不论是 Dify 生态还是其他的软件生态，越来越多的朋友开始使用 Ollama 来了解模型。不过更多时候，我们见到的是“下载预制菜”使用的玩法，如果我们本地有微调好的模型，又该如何运行呢？以及，在最近 Llama.cpp 的一次版本发布中，支持了 Llama 3.1 的“rope scaling factors”[1]特性后，
大模型笔记03--快速体验dify
脚步不能达到的地方，眼光可以达到；眼光不能达到的地方，精神可以飞到
09-16 3154
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。dify平台用户体验好，配置简单，且内置了大量应用模板和工具，通过dify我们可以快速对接各种大模型，创建自己的知识库，按需选择工具构建形式多样的应用。除此之外，还能快速对接到第三方应用，将ai的能力赋能给其它场景和行业。
基于Ollama+DeepSeek+Dify构建本地知识库
Ollama、DeepSeek与Dify三者结合搭建本地知识库的技术方案，代表了当前AI应用开发与企业知识管理融合的前沿实践。该技术组合充分利用了开源生态的优势，将大语言模型（LLM）的本地化部署能力、国产先进大模型的语言...
pcie笔记
bortonyu的博客
12-11 573
模式全称描述共用参考时钟Root Complex（RC）和 Endpoint（EP）使用同一颗外部 RefclkSRNSRC 和 EP 使用独立时钟源，但 不允许展频（SSC）SRISRC 和 EP 使用独立时钟源，允许各自带有 SSC 抖动txt复制编辑FS 表示信号的总摆幅，用于判断是否满足发送器输出的最大电压范围（如 800mV full swing）。Full Swing 模式下：FS ∈ [24, 63]Reduced Swing 模式下：FS ∈ [12, 63]
运放学习笔记
最新发布
Z97371539的博客
12-13 336
单电源运放是指仅使用单一电源电压（例如，+5V）和地（0V）作为电源供给的运放。也就是说，它只需要一个正电压和地作为参考电压，而不需要负电压。
吴恩达新课程：Agentic AI（笔记13）
cfy2401926342的博客
12-08 883
摘要：本文介绍了Agent系统中的规划设计模式，该模式使智能体能够自主决定执行复杂任务的工具调用序列，无需硬编码。以客服助理Agent为例，通过提供工具集和LLM编写结构化执行计划（如JSON格式），系统可灵活处理复杂查询。该模式扩展了任务范围，提高了灵活性，但也存在结果不稳定等风险。推荐使用Huggingface社区的smolagents框架，其简洁易用，适合开发者入门和定制化系统。结构化输出（如JSON）确保计划可靠解析和执行，提升系统稳定性。
先立后破：Linux 下“新建管理员 → 验证 → 禁用 root 远程 SSH”的零翻车笔记
weixin_45626288的博客
12-12 394
本文提供了一套零风险的Linux服务器安全加固流程，重点解决等保2.0要求的"禁用root远程SSH"需求。通过"先立后破"原则，先创建并验证新管理员账号的sudo权限，再禁用root远程登录，全程保持root会话不断开作为应急通道。关键步骤包括：创建新管理员账号、配置sudo权限、严格测试新账号功能、安全修改sshd配置、保留本地root登录权限等。文章特别强调验证环节的重要性，并提供了快速回滚方案，确保运维人员不会因配置失误导致服务器失联。这套方法适用于Kylin
Java Stream 数据处理笔记：从嵌套集合中过滤特定类别的Map
DolphinHome的博客
12-09 452
扁平化嵌套结构：使用flatMap将转换为Stream<T>过滤条件放置：在收集前进行过滤，避免处理不必要的数据空值安全：多层空值检查防止NPE性能优化先过滤后映射大数据量使用并行流使用合适的Map实现（如用于并行流）冲突处理：指定合并函数处理键冲突通过以上方法，您可以高效地从复杂嵌套结构中提取并过滤特定类别的数据，构建所需的Map结构。这种模式在实际项目中非常常见，掌握这些技巧能显著提升代码质量和开发效率。
【笔记】创建systemctl服务
Word_And_Me_的博客
12-10 485
在 Linux 中通过systemctl管理 Python 脚本作为运行，核心是创建systemd服务配置文件（.service），让系统以守护进程方式启动 / 管理你的 Python 代码。
学习笔记095——Ubuntu 安装 lrzsz 服务？
code__bee的博客
12-10 369
lrzsz是一款基于协议的文件传输工具集，专门用于在终端环境下实现本地与远程服务器之间的文件上传和下载，是 Linux/Unix 运维和开发场景中常用的轻量级工具。
基于Dify平台的智能体应用构建与实战案例解析
Dify智能体应用构建是一个基于大语言模型（LLM）的低代码AI应用开发平台，其核心价值在于将复杂的自然语言处理能力封装成可配置、可视化的工作流系统，使得开发者无需深入掌握深度学习或NLP底层技术，也能快速构建...
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