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1.1. 测试dify的父子分段知识库效果2.1. win10的wsl环境下启动dify的web前端服务2.2. win10的wsl环境下调试dify的api后端服务3.1. 如何把win10 wsl的安装目录从c盘迁移到d盘3.2. 离线安装python包的方法

本文介绍了如何使用frpc实现安全的内网穿透SSH访问。通过在云服务器(Server01)配置frps.toml并启动服务，在内网机器(Server02)配置frpc_ssh.toml指定转发规则，将本地22端口映射到云服务器的8006端口。最后通过SSH命令连接云服务器8006端口(Server03)即可访问内网机器。需注意开放8003和8006端口防火墙策略。该方案解决了公网无法直接访问内网机器的问题，实现了安全的远程SSH访问。

本文对比了Qwen3-Embedding与nomic-embed-text的召回效果。使用同一文档在相同配置条件下测试，nomic-embed-text仅召回2条关联度低的记录，导致大模型回答质量较差。实验表明nomic-embed-text的中文语义嵌入效果明显不如Qwen3-Embedding，相关前置知识包括Qwen3-Embedding部署方法和召回效果评估。结论指向nomic-embed-text在中文场景下的表现欠佳。

本文对比评测了Qwen3-embedding 0.6B和8B模型的召回效果。实验采用相同文档分别建立两套知识库，使用同一提示词"渗透测试工作流程是怎样的"进行测试。结果显示：8B模型召回4段相关内容，0.6B模型召回5段。结合Qwen3-8B模型验证发现，两种embedding模型在问题解答方面表现都不错。实验表明，虽然模型参量差异较大，但0.6B版本在知识库召回任务中仍具有竞争力。

本文分享了flux-dev文生图模型的体验过程。作者在4090D显卡上运行模型，约1分钟生成1024*1024图片。测试显示，英文提示词生成效果优秀（如未来城市、森林场景等），但中文提示词不可用。安装环境参考了ModelScope的Flux.1-dev页面，并使用通义工具辅助生成英文提示词。整体体验表明该模型在英文文本生成图像方面表现良好，但需注意语言限制。

Ubuntu挂载硬盘时报错"unknown filesystem type 'LVM2_member'"的解决方案：当系统盘迁移到新服务器后，需先安装lvm2工具包，通过pvscan、vgscan扫描逻辑卷，使用vgchange激活卷组，最后挂载正确的逻辑卷路径/dev/ubuntu-vg/ubuntu-lv而非物理分区。步骤包括：1)安装lvm2；2)扫描物理卷和卷组；3)激活卷组；4)通过lvdisplay查询逻辑卷路径；5)挂载逻辑卷而非物理分区。该方法成功解决了LVM2文件系统的

本文介绍了Win10与Ubuntu系统之间互相挂载共享文件夹的方法。在Ubuntu挂载Win10共享文件夹时，需使用cifs-utils工具，创建挂载点后进行mount操作；在Win10挂载Ubuntu文件夹时，需配置Samba服务，修改smb.conf文件并设置共享权限。两种方法都需提前做好共享设置，并在操作完成后及时重启相关服务。使用时需注意共享目录的命名规范和移动硬盘的安全卸载。

sudo apt updatesudo apt install xrdp -ysudo systemctl enable xrdpsudo systemctl start xrdpsudo ufw allow 3389/tcpsudo ufw statussudo ufw enablesudo ufw reload（remove firewire : sudo ufw delete allow 3390/tcp）Ubuntu system -> remote desktop -> remote

本文介绍了如何在Dify前端源代码中添加"HELLO WORLD" Tab页的具体步骤。首先启动前端调试模式，然后在dataset.ts文件中添加helloWorld字段。接着修改Container.tsx文件，在options数组中新增Tab项，并添加对应的内容展示组件。修改完成后，系统会自动加载更新后的页面，展示了成熟的Web框架的便捷开发体验。整个过程通过图文并茂的方式呈现，包括代码修改片段和实际效果展示。

本文介绍了如何部署Qwen3-Embedding-8B模型的详细步骤。首先确认ollama版本需0.9.0+，若版本过低会导致模型加载失败。通过卸载旧版本、下载新版ollama完成升级。其次提供两种模型获取方式：在线拉取或离线导入模型文件。完成部署后需确认模型导入成功，最后在dify平台进行模型配置。文章包含完整的命令行操作流程和注意事项，为部署Qwen3-Embedding-8B模型提供了清晰的指导。

升级ollama到0.9.0后，重新加载model。原因：ollama版本过低，参考。

【摘要】本文记录了在低配Win10电脑（i5-8265U/16G/无GPU）本地测试Qwen3-Embedding模型的经历。通过modelscope下载0.6B（1.12GB）和8B（14.1GB）版本后，修改官方示例代码转为本地加载路径。8B模型因硬件限制加载失败，改用0.6B版本后成功运行，输出查询与文档的相似度矩阵（如首都问题匹配度0.7646）。测试发现路径需注意转义字符问题，最终证明0.6B模型在普通PC上可正常运行。

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本文介绍了使用Flask框架的SQLAlchemy实现数据库增删改查操作的逻辑。

dify知识库的关键字检索响应速度很快,效果如上图。

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本文介绍了DuReader-Retrieval数据集包含query（问题）、positive_passages（准确答复）和negative_passages（不准确答复）三个部分，并通过具体案例展示了数据格式的特点。作者特别

本文尝试跑通 GTE文本向量-中文-通用领域-base 模型在推理和微调任务。推理测试显示模型能准确计算句子相似度，得分与语义相关度吻合。微调测试尝试在dureader-retrieval-ranking数据集上进行训练，但初运行遇到错误。完整代码示例展示了模型加载、向量计算和相似度比较的具体实现方法，以及微调训练的参数配置流程。

本文介绍了如何本地部署适用于Dify平台的rerank模型，解决数据保密需求。程序源码基于modelscope以及BAAI/bge-reranker-large模型。

本文深入分析了Dify项目源代码的知识库文档的召回测试的业务逻辑和架构

kylin Linux环境下，离线升级docker 镜像的命令行执行程序的方法。主要内容包括：1）在有互联网机器下载最新程序并传输到离线服务器；2）确认并启动Docker容器；3）复制编辑配置文件；4）进入容器交互模式启动虚拟环境；5）修改配置后运行程序。适用于Kylin Linux环境下的dify 0.1.0-release版本升级，新版本增加了对制度类txt文件知识库父子分段支持。

通过引入dify-import项目，支持读取高质量的txt制度类文件批量导入父子分段dify知识库并通过语言模型的推理产生相关关键字生成字段。

kylinLinux环境下python读取json报错解决办法

本文以dify_import项目 https://gitee.com/zhouweng/dify_import为例，讲解如何在离线服务器上，搭建docker容器环境，执行python命令行程序

本文描述一个读取excel文件批量导入dify知识库QA分段的解决方案

使用Google Chrome浏览器的开发者模式查看dify各个接口报文交互情况

使用uv工具解决python繁琐的依赖关系

通过frpc工具实现安全的点对点内网穿透，访问另外一台机器的服务

内网无互联网环境，通过镜像文件导入docker镜像

dify1.3.1安装插件报错PrivkeyNotFoundError

文章内容为windows笔记本的wsl环境下，部署dify的api后端程序全过程，包括docker中间件、源码启动pyenv和uv等工具安装，vscode通过remote ssh方式连接源代码项目并通过远程调试方式项目代码。

windows笔记本搭建dify开发调试环境，在wsl下部署dify1.3.1版本的web前端，用到node.js/npm/pnpm等工具

dify的编译环境需要用到pyenv进行python管理，文章主要内容是在win10 wsl环境下安装pyenv工具

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研究如何把win10 wsl迁移到数据盘，为后续本地搭建dify的开发调试环境作准备

测试云服务商提供的模型在dify父子分段知识库建设的效果