在人工智能时代,提示词就像是打开 AI 宝库的钥匙。无论你使用 ChatGPT、Claude 还是其他大语言模型,一个精心设计的提示词能让你得到质量更高、更符合期望的回答。正如搜索结果中提到的:”你得到的输出,往往取决于你输入的 Prompt。”
提示词不仅仅是技巧,它是一种艺术,是AI时代的沟通桥梁。好的提示词能显著提高问题解答的质量与效率,而这种技能适用于所有大模型产品。
在这篇教程中,我将带领大家使用 Cursor IDE 快速开发一个 Dify 插件,实现向 Kafka topic 发送消息的功能。Cursor 内置的 AI 辅助功能能够显著提升开发效率,特别适合插件快速开发场景。无论你是否有 Python 开发经验,只要按照步骤操作,都能轻松完成。
如果你没有 Cursor,也可以使用 Copilot, Trae Cline 等可以使用 Claude-3.7-sonnet AI 模型的工具。
先看效果:
是不是很神奇?通过简单的对话就能获取 Kubernetes 集群中 Pod 的资源使用情况并进行智能分析。这篇文章将详细介绍如何利用 Dify 平台结合 Prometheus 监控系统,实现对 Kubernetes 资源的智能分析和管理。
如果您需要一个简单、固定的需求,随便选用一个适合的编程语言调用 LLM API 即可
如果您是正在学习 AI 的开发人员,能自己实现就自己实现,框架会变,底层原理不变
注重流程与扩展选 Dify
注重知识库选 RAGFlow
注重易用性和企业级部署选 MaxKB
你是否曾经在使用 Cursor 这类 AI 编码助手时遇到过困境?AI 似乎无法完全理解你的需求,或者生成的代码存在各种问题?今天我要分享一个实用的提示词(Prompt)技巧,它能帮助 Cursor 更加独立地完成完整功能开发,特别适合编程新手使用。
在我最近的一次开发中,我没有让 Cursor 去调试已有代码,而是直接让它开发全新功能。在这个过程中,Cursor 多次遇到了困难,无法顺利完成任务。我发现了一个有效的解决方案,现在分享给大家。
欢迎来到这篇 Cursor IDE 使用指南!无论你是编程新手还是有经验的开发者,本教程都将帮助你了解如何利用 Cursor IDE 的强大 AI 功能来创建一个 MCP Server。
在开始之前,让我们先了解一些基本概念:
本教程将通过三个简单步骤,带你实现一个返回 IP 地址归属地的 MCP Server:
准备好了吗?让我们开始吧!
在当今 AI 快速发展的时代,大语言模型(LLM)已经成为许多企业和开发者的核心技术。然而,当我们部署自己的 LLM 服务时,如何评估其性能表现?特别是在高并发场景下,模型的 token 输出速率、响应时间等指标至关重要。今天,我将为大家介绍一款强大的开源工具——LLM-Benchmark,它能帮助你全面评估 LLM 模型的性能表现。
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。
在安装开源版本 Dify 时,后台只有一个工作空间,且无法在后台创建新的工作空间。为了解决这个问题,我们可以手动创建工作空间。 本次使用的版本是 1.0.0
。
本文介绍如何在天翼云 GPU 服务器上部署 DeepSeek R1 深度思考模型。
目前部署模型的方式有很多种,比如 Docker、Kubernetes、Ollama、vLLM, SGLAng 等 。 本文主要介绍如何使用 Ollama, vLLM 和 SGLang 在单机上部署 DeepSeek R1 模型。
DeepSeek
DeepSeek 系列模型是由深度求索(DeepSeek)公司推出的大语言模型。
DeepSeek-R1 模型包含 671B 参数,激活 37B,在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力,尤其在数学、代码、自然语言推理等任务上。
DeepSeek-V3 为 MoE 模型,671B 参数,激活 37B,在 14.8T Token 上进行了预训练,在长文本、代码、数学、百科、中文能力上表现优秀。
DeepSeek-R1-Distill 系列模型是基于知识蒸馏技术,通过使用 DeepSeek-R1 生成的训练样本对 Qwen、Llama 等开源大模型进行微调训练后,所得到的增强型模型。
本文介绍如何在阿里云 GPU 服务器上部署 DeepSeek R1 深度思考模型。
目前部署模型的方式有很多种,比如 Docker、Kubernetes、Ollama、vLLM 等,这里我们使用 Ollama + DeepSeek 。
Ollama
Ollama 是一个运行大模型的工具,可以看成是大模型领域的 Docker,可以下载所需的大模型并暴露 Ollama API,极大的简化了大模型的部署。
DeepSeek
DeepSeek 系列模型是由深度求索(DeepSeek)公司推出的大语言模型。
DeepSeek-R1 模型包含 671B 参数,激活 37B,在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力,尤其在数学、代码、自然语言推理等任务上。
DeepSeek-V3 为 MoE 模型,671B 参数,激活 37B,在 14.8T Token 上进行了预训练,在长文本、代码、数学、百科、中文能力上表现优秀。
DeepSeek-R1-Distill 系列模型是基于知识蒸馏技术,通过使用 DeepSeek-R1 生成的训练样本对 Qwen、Llama 等开源大模型进行微调训练后,所得到的增强型模型。