Dify：一站式 AI 应用平台 - 基本应用与知识库
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。 在开始之前 此指引写作时使用 Dify v
Firecrawl 快速部署指引
Firecrawl 是一个易于使用的网站内容爬取工具，也就是常规意义上的爬虫。不同的是 Firecrawl 在数据清洗环节为 AI 应用做了优化，能够将网站较好的转换为 Markdown 格式，同时又不至于让 Firecrawl 的使用过于复杂。 当然这里介绍 Firecrawl 的一大重要原因是
LocalAI 部署完全指引
Ollama 很好用，但是它只能用来跑 LLM 和 Embedding，但其实还有一类比较重要的模型是 Reranker，以及多模态模型的视觉和音频支持，这些 Ollama 都没法运行。本文则介绍一个能够运行上述模型的工具：LocalAI。 在开始之前 对于 LocalAI 此处不做过多介绍，它是一
Nvidia 显卡 Docker 配置指引
太太太难了，到处都是墙......这篇指引把上上一篇文章里关于如何在 Docker 中调用 Nvidia 显卡的部分特地摘出来讲一下，以及讲解如果遇到网络问题该如何解决。 在开始之前 本文旨在指引你如何在网络封锁的情况下在 Ubuntu Server 中安装和配置 Nvidia 显卡工具链以及怎样让
OpenWebUI 部署完全指引
上一篇文章讲了 Ollama 的部署相关事宜。可能会有人注意到当时 1Panel 中内嵌了一个 OpenWebUI 的支持，但我并没有讲解它，反而是用了部署更为复杂的 Dify 作为了连接使用例。原因是在当时测试时，OpenWebUI 总是会因为不明原因卡死很长时间，今天有空搞搞明白了，所以这次来讲
Ollama 部署完全指引
工欲善其事，必先利其器。在继续讲 Dify 之前，先插个小短篇讲讲怎么在 Docker 上安装并部署 Ollama 吧。 在开始之前 本教程将会使用的安装环境： Ubuntu Server 24 @ CPU 3.3Ghz x 4 / RAM 12GiB RTX 3050 Mobile / 4G Do
Dify：一站式 AI 应用平台 - 部署与配置
此指引已更新至 Dify v1.x Dify 更新了 v1.x 版本，故此教程也跟随 v1.x 进行一次更新吧，主体内容跟 v0.x 基本一致，但是本文将会介绍部分 v1.x 专有内容。 在开始之前 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
如何使用 Grafana 监控系统性能指标 - Part 2
在系列文章的 Part 1 中，对于如何部署和配置 Grafana & Prometheus 进行性能指标数据的收集和可视化进行了“简单”介绍，不过实际写出来才发现这个东西不是一般的复杂。本文则着重介绍系统的第二大重点即如何将 Part 1 中收集到的数据，通过 Grafana 进行可视化处理。 G