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在AI大模型发展热火朝天的2025年，各个厂商的大模型都在飞速的抢占市场。在企业使用大模型进行实际业务落地过程中，尽管大模型带来了很多业务场景价值的延伸，以及日常工作提效，但是在私有化大模型落地过程中，大模型使用中仍然存在一些问题，比如联网检索时回答的问题发散，不够精准，大模型幻觉问题，给出的检索结果与企业自身实际期望的结果存在差距等，这些问题都可以通过专业的RAG知识库来辅助解决，本文将介绍一款开源RAG的RAGflow使用。
RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎。简单来说，它能够"读懂"你的各种文档，并基于这些文档内容进行智能问答，就像拥有了一个对你所有资料都了如指掌的智能助手。官方地址：
低代码 AI 平台（如 Coze 和 Dify）旨在降低 AI 应用开发门槛，使开发者甚至非技术人员也能快速构建基于大模型（LLM）的智能应用。它们通常提供可视化编排、插件集成、知识库管理、对话流程设计等功能。在实际项目中，常常需要将这些平台与现有系统集成，或进行二次开发以满足特定业务需求。 以下从 集成方式 与 二次开发能力 两个维度，分别介绍 Coze 和 Dify 的特点及实践建议： 一、Coze（字节跳动） 1. 集成方式 * Webhook / API 调用 Coze 支持通过 Bot ID 和 API Token 调用其提供的 RESTful API，可将 Bot
开箱即用的OCR体验｜DeepSeek-OCR-WEBUI支持本地部署与图形化操作 1. 引言：让OCR真正“开箱即用” 近年来，光学字符识别（OCR）技术在文档数字化、票据处理、教育扫描等场景中扮演着越来越重要的角色。尽管市面上已有多种OCR解决方案，但大多数依赖云端服务或复杂的环境配置，对普通用户尤其是非技术背景的使用者而言，存在较高的使用门槛。 DeepSeek-OCR-WEBUI 的出现改变了这一现状。作为基于 DeepSeek 开源 OCR 大模型构建的本地化 Web 图形界面工具，它实现了“一键部署 + 可视化操作”的极简体验。无论是金融单据、手写笔记还是模糊图像，用户只需上传文件，即可在浏览器中获得高精度的文字识别结果，全过程无需编写代码、不依赖远程服务器，数据完全保留在本地。 本文将围绕 DeepSeek-OCR-WEBUI 镜像的核心特性、部署流程、关键技术优化以及实际应用建议展开详细解析，帮助开发者和终端用户快速掌握其使用方法与工程价值。 2. 核心功能与技术优势 2.1 模型能力概述 DeepSeek-OCR 是一款由 DeepSeek
大家好，我是 Sunday。 昨天是 12 月 19 号，周五。原本应该是一个等待放假的好日子😂。但是！整个互联网圈子，尤其是技术圈，被一封邮件彻底炸醒了。 相信大家在群里、朋友圈里都刷屏了：字节跳动全员涨薪。 说实话，当看到这个消息的时候，我就在想：“我当年咋没遇到这么好的时候啊？” 现在很多同学总在说“寒冬”，总在说“降本增效”，总觉得大环境不行了。但字节跳动反手就给了这个观点一记响亮的耳光： 薪资投入提升 35%，调薪投入提升 1.5 倍，L3 职级（原 2-2，大致相当于之前的 阿里 P7）年薪拉高到 90w-150w。 这说明了什么？ 这说明，这个行业从来就不缺钱，缺的是值得这笔钱的人。 今天这篇文章，我想把那些新闻通稿撇在一边，单纯从一个技术人、一个教育者的角度，
让我们一起走向未来 🎓作者简介：全栈领域优质创作者 🌐个人主页：百锦再@新空间代码工作室 📞工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务） 💌个人邮箱：[[email protected]] 📱个人微信：15045666310 🌐网站：https://meihua150.cn/ 💡座右铭：坚持自己的坚持，不要迷失自己！要快乐 目录 * 让我们一起走向未来 * 一、前后端分离 * 原理 * 优点 * 缺点 * 代码举例（前后端分离）： * 二、不分离（传统架构） * 原理 * 优点 * 缺点 * 代码举例（不分离）： * 三、总结 在这里插入图片描述 前后端分离与不分离是当前Web开发中两种常见的架构模式。它们各有优缺点，适用于不同的开发需求和场景。 一、前后端分离 原理 前后端分离是指将前端（