人工智能

别被"部署"吓到，一切变得像点外卖一样简单。完本文，你将拥有一个运行着 n8n + Dify 的完整环境，为后续搭建 AI 情报员打下基础。全程 Ctl+C, Ctl+V, Enter

信息焦虑的解药，不是少刷手机，是让 AI 替你刷。用 DeepSeek + Dify + n8n 搭建一个 7×24 小时替你盯梢全网的 AI 情报员

拆解 Clawdbot（现已改名为 Moltbot）的技术架构，看懂这只小小龙虾为什么能够掀翻硅谷？

读完本文，你将掌握知识库构建的核心技巧，让 AI 基于你的文档准确回答问题，告别“一本正经地胡说八道”。

30 分钟内搭建一个完全私有化的 AI 对话平台，数据不用出服务器，而且 AI 随叫随到。成本为零。

半夜三点的夺命连环 call 周六凌晨三点，小禾被电话吵醒。 "喂？" "小禾！你那个 AI 生成图片的服务挂了！用户投诉都炸了！" 小禾一个激灵爬起来，打开电脑……

3 小时时间，手把手教你从零部署 AI 基础设施，不写代码也能让机器替你 007——自动发日报、盯数据、推消息

我尝试用 5 个 AI 编程助手，在一周内撸完一个「企业级对账报表服务」，顺便做了一次真实体验报告——包括所有爽点和翻车现场

本文介绍了如何在使用 FastAPI 时构建完善的异常处理系统，文中使用的代码可当模板直接使用，让开发者减少加班

3个步骤定位性能瓶颈：1) 添加基础计时中间件，发现总耗时12秒；2) 完善日志中间件，记录请求ID和详细耗时；3) 实现分段计时器，最终确认94%时间消耗在AI模型推理环节。

本文介绍了如何使用Pydantic在FastAPI中实现强大的请求参数验证。针对接口开发中常见的奇葩参数问题，作者展示了如何通过Pydantic模型自动验证数据类型、字段必填性、取值范围等。文章详细讲

本文带你重构 AI 后端 异常处理体系，分为三层防护：全局异常处理器（兜底所有异常并记录日志）、业务异常处理（返回友好提示）、端点级try-except（细粒度恢复）。

本文详细介绍了 FastAPI 显存泄漏问题与生命周期管理解决方案，重现了从发现显存被额外占用 10G 到完成优化的整个过程。

本文分享了如何优化本地GPU部署vLLM大模型时的预热过程，解决首token延迟问题。跟着文章照做就可以将首响应从 5秒变成 1 秒。

本文记录了一个开发者在企业内部部署Dify AI平台的两周血泪史。从老板突然要求搭建私有化AI平台开始，评估了Coze、FastGPT等方案后选择了Dify，部署过程充满挑战。