Dify中實體識別與信息抽取功能實測：NLP任務(wù)表現(xiàn) 在智能系統(tǒng)日益滲透企業(yè)運營的今天，如何從海量非結(jié)構(gòu)化文本中快速、準(zhǔn)確地提取關(guān)鍵信息，已成為提升自動化水平的核心命題。一份合同里的簽約金額、客戶咨詢中的預(yù)約時間、理賠申請中的身份信息…

讓 Elasticsearch 在高負(fù)載下依然“絲滑”：從 JVM 堆行為入手，重構(gòu)內(nèi)存模型的實戰(zhàn)指南你有沒有遇到過這樣的場景？凌晨三點，監(jiān)控告警突然炸響：Elasticsearch 節(jié)點響應(yīng)延遲飆升到秒級，GC 暫停長達 2 秒&#…

深度學(xué)習(xí)GPU環(huán)境避坑指南：如何精準(zhǔn)解決 libcudart.so 版本不匹配問題？ 你有沒有遇到過這樣的報錯： ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory明明代碼沒錯，PyTorch或Tens…

Dify平臺能否用于藝術(shù)創(chuàng)作？AI繪畫提示詞生成器 在數(shù)字藝術(shù)的浪潮中，越來越多的創(chuàng)作者開始嘗試借助人工智能完成視覺表達。然而，一個現(xiàn)實的問題擺在面前：即便有了Stable Diffusion、Midjourney這樣的強大圖像生成工具，真…

Dify如何監(jiān)控GPU利用率？資源調(diào)度可視化功能展望 在大模型應(yīng)用快速落地的今天，一個現(xiàn)實問題困擾著許多企業(yè)開發(fā)者：為什么我的AI應(yīng)用響應(yīng)越來越慢？明明部署了高性能GPU，推理延遲卻居高不下。更讓人頭疼的是，當(dāng)…

今日刷題量：3 當(dāng)前刷題總量：178 Easy: 63 Mid: 103 Hard: 12 Day51 解題思想 圖論標(biāo)準(zhǔn)模板題：二維 DFS / BFS + visited 管理二維網(wǎng)格 = 圖 島嶼 = 連通分量 DFS / BFS = 連通分量遍歷 visited 的本質(zhì)：防止重復(fù)訪問…

在很多平臺事故復(fù)盤中，討論往往集中在： 模型是否足夠強 審核是否足夠快 規(guī)則是否足夠密 但從系統(tǒng)工程角度看，這類討論經(jīng)?；乇芰苏嬲膯栴}層級。 一、一個已經(jīng)改變的前提 傳統(tǒng)風(fēng)控體系隱含的前提是： 攻擊者需要持…

Dify平臺能否用于股票分析？量化交易信號生成嘗試 在金融市場的激烈博弈中，信息的處理速度與決策質(zhì)量直接決定了投資成敗。傳統(tǒng)量化交易依賴于嚴(yán)密的數(shù)學(xué)模型和復(fù)雜的編程實現(xiàn)，雖然高效但門檻極高——不僅要求開發(fā)者精通Python、熟悉Pandas與T…