AI应用开发
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Dify平台中RAG管理的实现与优化策略
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是当前企业构建智能问答系统的重要技术方案,通过将大语言模型与企业知识库结合,让AI具备更精准、更实时的信息获取能力。Dify作为开源的大模型应用开发平台,提供了完善的RAG管理能力,帮助开发者快速构建基于知识库的智能应用。 Dify平台中的RAG管理不
将curl命令转换为Python代码发送POST请求
在本地大模型推理生态中, Ollama 提供了一套简洁统一的 HTTP API,使开发者可以快速将大模型能力集成到应用中。其中最核心的两个接口就是 /api/generate 与 /api/chat 。理解它们的设计差异与适用场景,是构建高质量 AI 应用的关键。 一、Ollama API 的整体设计思路 Ollama 的 API 设
Ollama API端点详解:/api/chat与/api/generate
在本地大模型推理生态中, Ollama 提供了一套简洁统一的 HTTP API,使开发者可以快速将大模型能力集成到应用中。其中最核心的两个接口就是 /api/generate 与 /api/chat 。理解它们的设计差异与适用场景,是构建高质量 AI 应用的关键。 一、Ollama API 的整体设计思路 Ollama 的 API 设
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在本地大模型推理生态中,Ollama 提供了一套简洁统一的 HTTP API,使开发者可以快速将大模型能力集成到应用中。其中最核心的两个接口就是 /api/generate 与 /api/chat。理解它们的设计差异与适用场景,是构建高质量 AI 应用的关键。一、Ollama API 的整体设计思路Ollama 的 API 设计遵循一
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在本地大模型推理生态中,Ollama 提供了一套简洁统一的 HTTP API,使开发者可以快速将大模型能力集成到应用中。其中最核心的两个接口就是 /api/generate 与 /api/chat。理解它们的设计差异与适用场景,是构建高质量 AI 应用的关键。一、Ollama API 的整体设计思路Ollama 的 API 设计遵循一