扣子（coze）是新一代 AI 应用开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类 AI 应用，并将 AI 应用发布到各个社交平台、通讯软件，也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。借助扣子提供的可视化设计与编排工具，你可以通过零代码或低代码的方式，快速搭建出基于大模型的各类 AI 项目，满足个性化需求、实现商业价值。点击下方+添加节点，添加一个大模型节点，进行如下连接。单击大模型节点，在右侧可以设置该节点相关信息，首先改名成总结大模型。

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本文介绍精心挑选的2025年最优秀的10个AI代理框架，它们以其多功能性、易用性和处理现实世界挑战的能力而脱颖而出。2025年的AI领域充满了创新的框架，旨在简化智能自主系统的开发。这些框架使开发人员能够构建、部署和管理能够在最小的人工干预下执行复杂任务的AI代理。以下是一个精心挑选的2025年最优秀的10个AI代理框架列表，它们以其多功能性、易用性和处理现实世界挑战的能力而脱颖而出。

我个人的主力笔记还是Notion，在Notion中存储了大量笔记资料，但Notion无法进行信息整合，另外搜索功能也很鸡肋，虽然目前Notion也集成了AI，那目测体感下来也就是一个GPT3.5的水平。配置文本分段设置和索引方法，自动分段或自定义规则，选择质量级别（高质量消耗更多令牌，也可以设置索引方法和检索参数，提高检索精准度。通过Dify+Notion的组合，可以将静态的知识库转变为智能的信息助手，真正实现知识的高效利用和价值最大化。而且我记笔记的特点是没有分类，没有标签的最原始信息，不使用任何模板。

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通过以上万能提问公式，你可以让 Deepseek 或其他 AI 工具更高效地理解你的需求，并提供精准、实用的答案。

1. 回到Word，点击“文件”->“选项”->“自定义功能区”。2. 在右侧的“主选项卡”中，右键点击“开发工具”，选择“添加新组”。3. 将新组重命名为“DeepSeek”，并选择一个你喜欢的图标。4. 在左侧的命令列表中，选择“宏”，找到我们刚刚创建的“CallDeepSeek”宏，将其添加到“DS生成”组中。5. 最后，将这个按钮重命名为“DeepSeek V3”。

大模型知识引擎（LLM KnowledgeEngine），是面向企业客户及合作伙伴的，基于大语言模型的知识应用构建平台，结合企业专属数据，提供知识问答等应用范式，更快更高效地完成大模型应用的构建，推动大语言模型在企业服务场景的应用落地。腾讯云大模型知识引擎结合企业专属数据，提供知识问答等应用范式及原子能力接口服务，能够更快更高效地完成大模型应用的构建，推动大语言模型在云通信与企业服务场景的应用落地。

Deepseek 是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司旗下的一款基于 Transformer架构的大型语言模型。它在大规模无监督数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和模式，能够生成高质量的文本、回答问题、进行文本摘要等多种自然语言处理任务。强大的语言理解能力：能够准确理解文本的语义和语境，处理复杂的语言结构和歧义。高效的生成能力：可以快速生成连贯、有逻辑的文本，满足不同场景下的需求。可扩展性：支持在不同的硬件平台上进行部署，并且可以根据具体任务进行微调，以适应特定的应用场景。

本文比较vllm和ollama在不同场景中的表现。我们将重点关注：资源利用率和效率、部署和维护的简易性、具体用例和建议、安全和生产准备、文档。欢迎来到我们深入研究 LLM 推理框架的最后一部分！在第一部分和第二部分中，我们分别探讨了 Ollama 和 vLLM，了解了它们的架构、功能和基本性能特征。现在到了决定性的一轮：面对面的比较，以帮助您根据特定需求选择合适的框架。这次比较并不是要宣布绝对的赢家——而是要了解哪种框架在不同场景中表现出色。让我们深入研究数据，看看我们的测试揭示了什么！🚀。

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最近我在测试本地运行DeepSeek R1，但CPU温度太高了。我的朋友说你为什么不使用 Google Colab？因为它为你提供了一个 免费GPU最近，我尝试在没有任何 GPU 的情况下在本地运行使用 Qwen 7B 蒸馏的 DeepSeek R1。我的所有 CPU 核心和线程都被推到了极限，最高温度达到 90 摄氏度（Ryzen 5 7600）。我的朋友说你为什么不使用 Google Colab？因为它为你提供了一个 GPU（免费使用 3-4 小时）。

在这篇博文中，我们将逐步指导你在消费级 GPU 上使用 LoRA（低秩自适应）和 Unsloth 对 DeepSeek-R1 进行微调。微调像 DeepSeek-R1 这样的大型 AI 模型可能需要大量资源，但使用正确的工具，可以在消费级硬件上进行有效训练。让我们探索如何使用 LoRA（低秩自适应）和 Unsloth 优化 DeepSeek-R1 微调，从而实现更快、更具成本效益的训练。DeepSeek 的最新 R1 模型正在设定推理性能的新基准，可与专有模型相媲美，同时保持开源。

ChatGPT Operator 是 OpenAI 提供的一项高级功能，允许用户创建能够执行复杂任务（例如推理、Web 自动化和多步骤问题解决）的高级 AI 代理。例如，ChatGPT Operator 在这个视频。

我们将专注于创建一个专门用于提取相关新闻见解的代理。该代理将利用 DeepSeek-R1 提供全面的市场洞察。在当今快节奏的金融市场中，获取准确及时的信息对于做出明智的投资决策至关重要。想象一下，一位人工智能金融分析师能够分析股票数据、提取相关新闻见解并综合可行的建议——所有这些都是实时的。在上一节中，我们构建了一个能够分析股票数据的金融分析师。现在，我们将专注于创建一个专门用于提取相关新闻见解的代理。

Smolagents 提供了一个极简的 AI 代理框架，专为开发人员设计，以便高效地构建和部署智能代理。简单：紧凑的代码库（约 1,000 行），易于开发。代码代理：执行 Python 代码片段以提高准确性。安全执行：在沙盒环境中运行代码。多功能 LLM 集成：支持多个 LLM，包括 Hugging Face 模型和 OpenAI 的 GPT。工具中心集成：允许从 Hugging Face Hub 共享和导入工具。卓越的可组合性：嵌套函数调用增强了逻辑表示。

简而言之，DeepSeek-R1 是一种推理模型，它利用强化学习来教授基本语言模型 DeepSeek-V3 进行推理，而无需人工监督。最先进的推理：DeepSeek-R1 在高级数学任务上可以达到 97.3% 的准确率，优于早期的基准。同样，它在 AIME 2024 上的得分为 79.8%，在 SWE-bench Verified 上的得分为 49.2%，也优于其他模型。成本效率：与行业标准相比，DeepSeek 模型的训练成本显著降低应用广泛：在创意写作、长上下文理解和事实问答方面表现出色。

在当今快节奏且竞争激烈的股票市场环境中，传统的分析方法已不再足以保持领先。AI股票交易已经作为一种革命性的力量出现，而DeepSeek R1则处于这一变革的前沿。无论你是对AI股票交易机器人感兴趣的初学者，可能正在寻找免费选项来涉足AI驱动的交易世界，还是一个寻找先进AI股票交易工具的老手，DeepSeek R1都能满足你的需求。它提供了一套强大的、免费的解决方案，可以完全改变你的投资策略。AI在投资管理中的独特能力在于能够以惊人的速度和准确性处理庞大的数据量。这使投资者能够预测市场趋势并管理风险，

DeepSeek 引发的股市抛售是盲目恐慌，还是终结的开始？DeepSeek 引发的股市抛售是盲目恐慌，还是终结的开始？本文是许多精彩对话的产物。你们俩总是提出非常具有挑战性的问题，并拥有最敏锐的见解，这迫使我变得更好。我很幸运能和你们成为朋友。自从 DeepSeek 推出他们的推理模型 R1 以来，很多人都在试图弄清楚它将如何影响人工智能市场。

本指南将引导你使用DeepSeek R1 + RAG构建一个功能性的PDF聊天机器人。逐步学习如何增强AI检索能力，并创建一个能够高效处理和响应文档查询的智能聊天机器人。本指南将引导你使用DeepSeek R1 + RAG构建一个功能性的PDF聊天机器人。逐步学习如何增强AI检索能力，并创建一个能够高效处理和响应文档查询的智能聊天机器人。想象一下：您刚刚部署了一个聊天机器人来处理客户查询，但与其让用户印象深刻，它却在基本问题上磕磕绊绊，吐出无关的答案，甚至更糟——完全捏造虚假信息。听起来熟悉吗？

本文深入探讨了通过 Together.ai 平台集成 DeepSeek R1 以创建 Resume Roaster 的过程——一种用于详细简历审查的 AI 驱动工具。DeepSeek R1 已用于通过自动化简历审查和为招聘经理提供可操作的见解来简化招聘流程。这些模型在理解和处理结构化文档方面表现出色，使其对于简历分析等任务非常有用。本文深入探讨了通过 Together.ai 平台集成 DeepSeek R1 以创建 Resume Roaster 的过程——一种用于详细简历审查的 AI 驱动工具。

为了让一切变得简单，我们将使用手绘流程图和简单的计算来帮助从头开始澄清DeeoSeek-R1的核心概念。如果你对 AI 感兴趣，可能听说过 DeepSeek R1。它目前在 LLM 领域很流行，并且表现优于开源和闭源模型。为了让一切变得简单，我们将使用手绘流程图和简单的计算来帮助从头开始澄清DeeoSeek-R1的核心概念。事实上，我们将在整个博客中使用字符串 2 + 3 * 4 等于多少？作为示例，引导你了解 DeepSeek 技术报告的每个组成部分。

DeepSearch 的核心理念是通过在搜索、阅读和推理三个环节中不断循环往复，直到找到最优答案。搜索环节利用搜索引擎探索互联网，而阅读环节则专注于对特定网页进行详尽的分析（例如使用 Jina Reader）。推理环节则负责评估当前的状态，并决定是应该将原始问题拆解为更小的子问题，还是尝试其他的搜索策略。DeepSearch - 持续搜索、阅读网页、推理，直到找到答案（或超出 token 预算)。

DeepSeek 的 Janus是一系列统一的多模态模型，结合了视觉和语言功能。与专注于文本到图像合成或视觉语言任务的传统模型不同，Janus-Series 无缝集成了这两种功能。多模态理解：可以处理文本和图像，实现深度上下文理解。文本到图像生成：类似于 OpenAI 的 DALL-E 3，但开源且针对效率进行了优化。统一 Transformer 架构：使用单个 Transformer 执行文本和视觉任务。可扩展性：支持针对不同硬件功能量身定制的多种模型大小。

在本文中，我们将探讨 Janus-Pro-7B 的架构、功能、训练方法和潜在应用。此外，我们将提供在实际应用中利用此模型的代码片段。Deep Seek Janus-Pro-7B 是一种创新的大型语言模型 (LLM)，在人工智能社区掀起了波澜。Janus-Pro-7B 专为各种复杂任务而设计，在自然语言理解、推理和生成方面表现出色。在本文中，我们将探讨 Janus-Pro-7B 的架构、功能、训练方法和潜在应用。此外，我们将提供在实际应用中利用此模型的代码片段。架构和设计。

在这篇文章中，我将提供一个快速概述，说明如何使用开源的DeepSeek R1模型和SearXNG搜索引擎在本地搭建一个能够进行网络搜索的聊天机器人。在这篇文章中，我将提供一个快速概述，说明如何使用开源的DeepSeek R1模型在本地搭建一个能够进行网络搜索的聊天机器人。这将是一项相当技术性的任务，我在考虑时感到很困难，因为通讯定位为以非技术性的方式解释技术内容，但为了帮助那些想开始AI之旅的人们，我还是决定写这篇文章。我尽力以非技术性的方式解释（因为我们是半专家，对吧？

本地部署的DeepSeek API没有联网搜索功能，因此我们需要自己实现，这就是本教程的目的。我找不到 DeepSeek 的知识截止日期，所以我直接问了 DeepSeek：DeepSeek 对知识截止日期的回复如你所见，它的最新知识来自 2024 年 7 月，它建议使用互联网访问获取最新信息。如果你直接使用该平台，可以激活“搜索”功能来搜索网络：DeepSeek 中的 Web 搜索功能但如果使用 API，则需要找到一种变通方法，这就是我们将在本线程中讨论的内容！

在数据与大模型交汇的时代浪潮中，Apache SeaTunnel以开源之力重新定义了数据集成工具的边界。无论是降低AI应用门槛，还是加速企业智能化转型，SeaTunnel正成为开发者与企业的首选武器。立即行动，搭乘这趟开往未来的数据快车，共同书写智能时代的新篇章！

本指南将向你展示如何在本地安装和运行 DeepSeek、使用 CodeGPT 对其进行配置以及开始利用 AI 来增强你的软件开发工作流程，所有这些都无需依赖基于云的服务。本分步指南将向你展示如何在本地安装和运行 DeepSeek、使用 CodeGPT 对其进行配置以及开始利用 AI 来增强你的软件开发工作流程，所有这些都无需依赖基于云的服务。

蒸馏是一种机器学习技术，其中较小的模型（“学生”）经过训练以模仿较大的预训练模型（“老师”）的行为。目标是保留老师的大部分表现，同时显着降低计算成本和内存占用。这个想法最早是在 Geoffrey Hinton 关于知识蒸馏的开创性论文中提出的。它不是直接在原始数据上训练学生模型，而是从老师模型的输出或中间表示中学习。这实际上是受到人类教育的启发。成本效率：较小的模型需要更少的计算资源。速度：非常适合延迟敏感的应用程序（例如 API、边缘设备）。

在 CPU 上运行 LLM 提供了一种扩大可访问性的替代方案，允许更多用户在现有硬件上利用 AI。本指南探讨了在 CPU 上有效使用 DeepSeek R1 的方法。随着对 AI 驱动应用程序的需求不断增长，大型语言模型 (LLM) 已成为各个领域的重要工具。然而，大多数这些模型都需要强大的 GPU 才能有效运行，这使得许多用户无法使用它们。并不是每个人都能买得起高端 GPU，而且从长远来看，云服务的成本可能很高。

在本综合指南中，我们将探讨如何利用 DeepSeek 的功能构建能够以有意义的方式理解、推理和交互的复杂 AI 代理。人工智能领域正在迅速发展，DeepSeek 的模型代表了智能 AI 代理开发的重大进步。在本综合指南中，我们将探讨如何利用 DeepSeek 的功能构建能够以有意义的方式理解、推理和交互的复杂 AI 代理。

为了举例说明，我希望模型能够遍历我的数据集，理解每个意见的情感，并从-5到5对每个意见进行排名，并将其添加到新的列中。总之，上述指南为你提供了一个简单的方法来创建最新精馏Deepseek-R1模型的本地私有实例，并展示了如何创建自定义提示以在自己的数据上以可扩展的方式运行。通过使用pandas的apply()函数，我可以使用上述指定的函数针对数据框中的所有行运行模型，并结合辅助系统提示来帮助指导模型产生正确的输出。确保指定正确的模型。只需在>>>后面直接写入你的提示，就可以开始与你的模型的本地版本互动。

在这个项目中，我们将结合本地 AI 的隐私与 Deepseek R1 的智能，创建一个完全本地化、推理驱动的问答机器人。在人工智能 (AI) 日益融入我们日常生活的时代，一个问题仍然处于最前沿：隐私。尽管基于云的 AI 系统功能强大，但它们通常伴随着重大的权衡——你的数据在远程服务器上处理，这引发了对安全性和机密性的质疑。对于许多应用程序，尤其是那些处理敏感信息的应用程序，这根本是不可接受的。如果我们能够利用人工智能的力量，同时将所有内容保持在本地，确保你的数据永远不会离开您的机器，那会怎样？

本指南将向你展示如何使用开源推理工具 DeepSeek R1 和用于运行本地 AI 模型的轻量级框架 Ollama 构建检索增强生成 (RAG) 系统。你是否曾希望直接向 PDF 或技术手册提问？本指南将向你展示如何使用开源推理工具 DeepSeek R1 和用于运行本地 AI 模型的轻量级框架 Ollama 构建检索增强生成 (RAG) 系统。

实时获取电子邮件。将其分类为垃圾邮件、紧急、需要审查和信息性类别。为每封电子邮件生成摘要。使用摘要来撰写适当的回复。根据用户输入发送或草拟回复。虽然是关键组件，但我们还需要其他工具来构建此系统。主要使用的三个工具是LangChainLangGraph和IMAP服务器。生成电子邮件内容的简短摘要。将摘要传递给响应节点进行处理。

在数字交易占主导地位的时代，欺诈已成为一种复杂且无处不在的威胁。到2026年，，仅在美国，每14秒就发生一起身份盗窃案。随着犯罪分子利用人工智能（AI）发起前所未有的攻击，企业面临一个紧迫的问题：他们如何才能在这场高风险竞赛中保持领先？今天，我们将探讨当配备传统的机器学习模型和推理大型语言模型引擎时，如何使欺诈检测更加可解释和稳健。这是一场军备竞赛：欺诈者正在利用AI驱动的卡测试扩大业务规模，逃避检测，并利用零日漏洞，而防御者（好人）需要同样或更好的自适应工具来保持领先一步。

在这篇文章中，我们将使用DeepSeek开源模型构建一个生成式AI应用程序，该模型能够根据我们的需求生成代码和其他内容。在这篇文章中，我们将使用DeepSeek开源模型构建一个生成式AI应用程序，该模型能够根据我们的需求生成代码和其他内容。在构建此应用程序时，我们将使用Langchain（AI工作流框架）、Ollama和DeepSeek-R1等开源工具。为什么我们使用DeepSeek-R1、Langchain和Ollama？

由于近期 DeepSeek 使用人数激增，服务器压力较大，官网已，且接口响应也开始不稳定，建议使用第三方部署的 DeepSeek，如或者使用其他模型/插件，如或者一步到位，使用完全体的 AI编辑器(收费，每月$20，2周试用) /(完全免费，字节出品，中文更友好)DeepSeek V3 是一个拥有 6710 亿参数的专家混合（MoE）语言模型。最新评估表明，DeepSeek V3 已经超越了其他开源模型。重点是：国内(不需要工具)，便宜(10块钱大约500万tokens)。

腾讯 IMA 与 DeepSeek-r1 满血版的完美结合，无疑是个人知识库的理想解决方案。它无需繁琐的部署流程，也不用担心 API 调用的不稳定，为职场人和学生党提供了一个高效、智能的知识管理与运用平台，助力我们在职场与学业的道路上披荆斩棘，不断前行。