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Dify 中也支持接入 Stable Diffusion AI 绘画、DALLE 2 和 3 绘画，不过在国内使用 DALLE 绘图比较麻烦，这里结合上一篇文章实现在 dify 中接入 Sd

自从 Coze 的代理失效之后，三金就很久都没玩儿过 AI 绘图了，在本地部署一个 SD 玩儿一下哈哈

在渐渐熟悉 Dify 的各个功能后，我们已经不满足于只在 PC 端或者说需要打开网页才可以使用 Dify 了。我们更希望的是它可以和我们平时最常用的通讯软件相对接，比如微信。

使用开箱即用的 Dify 构建 Workflow 有多简单？只需要根据自己的需求，将多个必须的节点进行关联就可以啦～

上篇文章《38.2k 的 AI 开发平台 Dify 教程三：将 Notion 和网站作为知识库》中我们介绍了在 Dify 中创建知识库的其他两种方式「同步 Notion」和「同步 Web 站点」。今天

在上一篇《Dify 教程二：使用本地大模型 Ollama》中，我们介绍了如何在 Dify 中接入本地大模型，今天我们来看看 Dify 创建知识库的其他两种方式。 同步自 Notion 内容 同步 We

上一篇文章《37.4k 的 Dify，一款小白也可以轻松上手的大模型开发平台（一）：部署及基础使用》我们介绍了 Dify 的部署及基础使用，今天我们来介绍一下如何为 Dify 接入 Ollama。 使

之前三金有介绍过一款搭建私人 AI 知识库的开源产品——FastGPT，使用过一段时间之后发现在上传本地文件时偶尔会失败，而且只有付费版才可以使用 Web 站点同步功能，所以也就萌生了再找找平替产品的

介绍 从 AI 问世以来到现在，出现了各式各样的 AI 产品，但是要使用好它们却不是一件简单的事情，因为如今的 AI 大都是通过堆数据训练出来的，它们只能通过接收比较规范、清晰、结构化的 prompt

在完成安装 Ollama 的步骤之后，我们就可以开始搭建小镇的第二步：拉取斯坦福小镇的开源代码并运行起来！ 工具准备 因为我们要搭建中文版的 AI 小镇，所以除了使用 Ollama 下载 qwen2:

### 介绍 之前三金有介绍过两个可视化部署大模型的产品： * Lmstudio：[没有网络

大家平常在工作中或者生活中都会或多或少地给自己制定目标，但是制定目标之后怎么将其分解为一个个小的 case、并为这些 case 制定详细的计划，最后按照计划加以执行，这往往是一个比较耗费精力的事情。

都说世界就是一个巨大的草台班子，而今天在逛 Github 时发现一个 Star 数高达 40.9k 的项目——MetaGPT。 介绍 它是一个多智能体框架 内部包括了一个完整的软件团队所需的所有角色：

之前三金介绍了很多 AI 大模型以及如何编写 AI Prompt 的文章，但从实际应用的维度来看，我们在使用这些 AI 产品时一般都是将它作为一个搜索引擎来使用的，并没有发挥出它应有的价值。 为什么这

对于对 AI 感兴趣的小伙伴们来说，一定听说过大名鼎鼎的 One API 项目，它在 Github 上拥有 14.7k 的 stars 和 3.4k 的 forks，项目简介如下： 划重点！！！ ⭐️

自 OpenAI 的 ChatGPT 横空出世至今，各种 AI 大模型百花齐放、百家争鸣。按照用途可以分为两类： 对话类：即通过文字、语音、图片或者视频输入来给模型下达指令，然后模型按照指令以文字的形

上次介绍了 FlowGPT 这个提示词相关的网站，这次来说一下如何写好提示词。 在吴恩达教授的《Prompt Engineering》提示工程师课程中，有提到两个编写提示词的关键原则： 尽可能保证下达

在 5月 14 号凌晨的 OpenAI Spring Updates 上，OpenAI 推出了他们的最新产品——GPT-4o，o 代表 Omnimodel，即全能模型。它有着 GPT-4 级别的 AI

今天在逛英伟达官网的时候，发现在他们网站上可以免费使用各种比较火的开源大模型，包括： Chat 对话、推理：Llama-3、Phi-3 等； 文生图：sdxl-turbo、stable-diffusi

之前介绍了很多在本地部署远程大模型以及本地大模型的教程，但是对于 AI 的使用尤其是如何让 AI 准确理解并执行下达的任务也是一个技术活，所以又诞生了 Prompt 提示词工程这个概念。 通过输入结构