构建AI临床副驾驶:基于Go的电子病历智能助手与HIS对接实战(下)
5.4 接口契约:/v1/cds/suggestions
请求POST /v1/cds/suggestions
{ "patientId":"p123","chiefComplaint":"发热、咳嗽3天","vitalSigns":{
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目录 写在前面 OpenClaw 是什么? 蓝耘平台是什么?与 OpenClaw 的关系 步骤一:极速安装,一行命令搞定环境 步骤二:启动向导,初始化配置参数 步骤 三:注入灵魂,获取蓝耘MaaS API Key 步骤四:打通渠道,搭建飞书长连接桥梁 步骤五:引擎点火,启动核心网关服务 步骤六:仪表盘检阅,后台状态可视化 步骤七:实战演练,验证智能交互效果 快速排错提示 写在末尾 写在前面 本文面向:想在 Windows 本地(PowerShell)一键部署 OpenClaw,使用蓝耘MaaS作为大模型,并通过飞书长连接模式实现 AI 机器人的用户。 内容涵盖:从零开始安装配置、对接飞书机器人、验证与排错的完整流程,
Transformer 模型深度解读:从零手撕到霸榜 AI 界的“变形金刚” 文章目录 * Transformer 模型深度解读:从零手撕到霸榜 AI 界的“变形金刚” * 一、 引言:AI 界的“工业革命”与旧时代的落幕 * 1.1 从蒸汽机到核聚变 * 1.2 为什么 RNN 必须死? * 二、 宏观视角:先把黑盒看穿 * 2.1 那个神奇的黑盒子 * 2.2 堆叠的艺术:千层饼结构 * 三、 拆解编码器:机器是如何“理解”语言的? * 3.1 Encoder 的两大护法 * 3.2 数据流动的细节 * 四、
目录 一、AI Coding 是什么 二、为什么要学习 AI Coding (一)提升效率 (二)降低门槛 (三)紧跟技术趋势 三、准备工作 (一)选择合适的 AI Coding 工具 (二)安装与配置 (三)基础知识储备 四、学习过程 (一)基础语法学习 (二)项目实践 (三)解决常见问题 五、高级技巧与优化 (一)提示词优化 (二)与其他工具协作 (三)持续学习与提升 六、总结与展望 一、AI Coding 是什么 AI Coding,
CoPaw 和 OpenFang,两者软件本体都免费开源,但模型 API 可能产生费用。 CoPaw(阿里云) * 软件本身:完全免费开源(Apache 2.0),无会员、无广告、无功能限制 * 本地部署:免费,仅需 Python 环境,可跑本地模型(Ollama 等),零 API 费用 * 云端部署:魔搭创空间有免费测试额度;长期使用按云资源(CPU/GPU/ 存储)计费 * 模型 API:调用通义千问、OpenAI、DeepSeek 等按官方标准按量付费 CoPaw GitHub 地址 https://github.com/agentscope-ai/CoPaw OpenFang(