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dify 1.4.3版本深度解析：全面优化与功能增强指南
2025年6月16日，dify发布了全新版本v1.4.3。此次更新重点围绕系统稳定性提升、功能完善以及用户体验优化展开，涵盖了LLM节点增强、插件支持拓展、界面交互改进等多个方面。本文将为您全面解读dify 1.4.3版本的更新内容、升级指南和具体改进措施，助力开发者和运维人员顺利完成升级，并最大化利用本次版本带来的新功能和改进。一、dify 1.4.3全新亮点概览本次v1.4.3版本…- 11
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Anthropic首次公开Claude「深度研究」功能构建细节：全藏在“指挥家-演奏家”模式里
Anthropic把自家的深度研究功能构建过程分享出来了，非常值得一读 当面对需要跨越海量信息、探索未知领域的复杂研究任务时，单一的大语言模型（LLM）往往会遇到瓶颈。为了更有效地解决这类问题，Anthropic 的工程师们构建了一套先进的多智能体研究系统，并将其整合为 Claude 的“研究”（Research）功能。 Anthropic详细分享了该系统从原型到产品的全过程，为我们揭示了构建…- 7
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多模态 RAG VS 传统文本 RAG ，到底效果如何，从应用视角来测试下
基于文本的传统 RAG 缺陷我们团队近期主要在做两件事：已有的文本知识库产品进行客户交付以及提供一些咨询服务正在研发一款多模态 RAG 产品在基于文本的知识库实际企业落地过程中，客户反馈最大的问题还是 准确率不足 。出现准确略不足的最主要原因还是数据源的复杂性，文档中存在图片、表格、页眉页脚、边框等都会影响到输出的准确性。即使在 RAGFlow 的 DeepDOC 和三方视觉模…- 9
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不止聊天！打造你的专属AI工作流，群晖Dify最新部署攻略
今天，一篇全新的、针对最新版 Dify 的部署教程终于来了。项目地址https://github.com/langgenius/dify安装部署因为Dify项目改动较大，如果按照原来的方式下载 docker-compose.yml 文件直接运行是不行的，所以需要先把整个项目下载到本地。下载如果你了解git，并且知道如何在群晖上使用 git 克隆项目，那么可以采用如下命令。git…- 10
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深夜，谷歌重磅更新 Gemini 2.5 系列模型！
就在刚刚，谷歌重磅更新了Gemini 2.5系列产品，Gemini 2.5 Flash 和 Pro 现已全面开放，以及发布Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版。现在，Gemini 2.5 Flash 和 Pro 已经全面开放，任何开发者现在都可以使用 Gemini 2.5 Flash 和 Pro 模型来开发和部署AI应用。同时，发布Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版，…- 8
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实战复盘 | 基于视觉模型的多模态 RAG 系统，我们踩过的坑与收获 (项目已开源)
背景在 KnowFlow 内部交流群的同学都知道，近期我们团队在做一款基于视觉模型的多模态 RAG 系统。2 周左右密集开发之后，我们进行了全方位的测试，在群内公开召集难啃的文档，现在整体上对于多模态 RAG 有了更加深入的认识。分享本篇也是给同行的开发者或有意向的客户提供一些建议和思考，本文视角遵循客观、理性视角，大家放心食用。什么是多模态 RAG？目前市场内主流的 RAG 系统技术…- 32
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这个神秘指标，决定了你的AI产品是下一个独角兽还是炮灰，原来爆款是可被量化和预测的
你有没有想过，为什么有些AI产品一上线就获得用户疯狂追捧，而另一些技术看起来更先进的产品却在市场上反响平平？为什么Cursor这样的AI代码编辑器能够席卷开发者社区，而许多功能更强大的AI工具却始终无法获得用户信任？ 正好周末看了LangChain创始人的最新文章，他在总结了过去十年构建AI产品的经验，以及观察了行业内数百次产品发布后，发现了一个令人惊讶的模式：产品的成败几乎与模型准确性或技术复杂…- 8
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MCP半年绩效考核：过去半年到底为AI生态带来了哪些影响？
题图：《杨泗港大桥》 拍摄于武汉 缘起 2024年11月份，Anthropic推出了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），一度被推崇者誉为是“Agent时代的HTTP协议”，是Agent互联网的核心基础设施。 半年过去，MCP引发了行业狂欢，也有很多质疑：支持者积极参与其中，从开源社区、大公司、明星Agent等等，都在第一时间拥抱了MCP协议；质疑者则在实际试用后…- 9
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数据「熵增」时代，AI如何以标准重构治理秩序？
Agent热潮不减，但数据分析与治理状况却仍存在短板。据Gartner公司预测，到2027年，80%的数据和分析治理举措或将因各类原因而失效。如何在AI时代重塑数据治理体系，让混乱数据重归有序，成为企业智能转型的关键命题。 近日，在infoQ举办的全球人工智能开发与应用大会上，瓴羊智能数据建设与治理产品 Dataphin 高级技术专家 周鑫 受邀出席，以「基于统一标准的智能数据治理 Dataphi…- 5
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如何利用Dify实现问答系统的高效内容审查？含源码解析与实战优化指南
背景在当今AI应用蓬勃发展的时代，内容安全与合规性已成为开发者不可忽视的重要环节。比如用户在客服场景中，可以通过敏感词审查过滤用户的辱骂性语言，并返回预设的礼貌回复。dify作为一款开源的大语言模型应用开发平台，其内置的敏感词审查机制为开发者提供了强大的内容安全保障。本文将深入解析Dify的敏感词审查模块(moderation)的工作原理，并通过源码分析揭示其实现细节，帮助开发者更好地理解和应用这…- 6
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🧠 解码大语言模型的记忆力：上下文长度的前世今生
在与ChatGPT、Claude等大语言模型对话时，你是否好奇：它们是如何记住我们之前的对话内容的？为什么有时它们能记住很长的对话，有时却会"失忆"？今天，我们就来深入浅出地剖析大语言模型中的一个关键概念——上下文长度（Context Length）。上下文长度是什么？想象你正在和一个朋友聊天。这个朋友有一个特殊的能力：他能记住你们之间交流的最后N个字。如果你们的对话超过了N个…- 4
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从黑箱到显微镜：大模型可解释性的现状与未来
曹建峰 腾讯研究院高级研究员 杨浩然 腾讯研究院实习生 大模型时代，AI模型的能力持续提升，在编程、科学推理和复杂问题解决等多个领域，已经展现出“博士级”专业能力。AI业界专家纷纷预测，大模型的发展正日益接近实现AGI甚至超级智能的关键拐点。然而，深度学习模型通常被视作“黑箱”，其内在运行机制无法被其开发者理解，大模型更是如此，这给人工智能的可解释性提出了新的挑战。面对这一挑战，行业正在积极探索提…- 6
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dify 1.4.2 版本深度解析：性能飞跃、功能革新与稳定性全面升级，打造企业级AI开发新标杆
随着人工智能应用的不断深入，dify 平台也在持续迭代优化。2025年6月11日，dify 发布了 1.4.2 版本，本次更新囊括全新功能、性能提升、稳定性增强以及多项安全修复，是一次“面面俱到”的里程碑式升级。本文将从“新特性”“性能与稳定性”“安全加固”“常见场景应用”“升级部署指南”五大维度，深入解析 dify 1.4.2，助你在实践中快速落地与升级。一、新特性突破：让体验更智能…- 5
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轻松上手｜用 TRAE 搭建 AI 健身私教
本文作者 MH，专注 AI Coding 领域的 AI 产品经理，致力于将 AI 工具融入生活日常流程，提升生活幸福感。 目标用户 如果你和我一样： 有一定运动基础、运动积极性和较强的学习能力，不需要真人私教 push 和纠正动作。 又 J 又 P：需要科学的系统性的运动规划（没有明确的每日计划就动不起来），但同时需要能够按自己的工作生活节奏灵活调整计划。 常用健身 App 的一个问题是，计划太死…- 5
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就在刚刚，Dify发布了V1.4.2版本，包含了安全更新，让我们一起来看看吧！
现在dify的更新比较稳定，基本两周更新一次，就在刚刚，Dify带来了最新版本V1.4.2，包含了重要的安全更新，并且带来了完善的功能和稳定的性能提升，带来更好的使用体验！下面让我们来一起看看这次的更新带来了哪些新功能吧！安全更新Flask-Cors 升级：通过更新到最新的Flask-Cors版本以增强安全性。新功能和改进更智能的Web应用输入：使用URL参数自动填充隐藏字段。高效文档提取：更快、…- 6
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AI法律*百亿向量，Zilliz 助力美国法律AI独角兽Filevine服务5000+律所
如何借助AI的力量，让每一个员工都化身超级个体？ 美国头部的法律软件公司Filevine 的经验值得借鉴。 Filevine 覆盖了全球超过 5,000 家律所、70,000+ 用户，处理文档数量高达十亿份，平均每小时就要处理约 1,500 起案件，然而公司的员工规模仅有500-1000人。 但律师不是流水线工人，他们面对的每一个咨询都是非标准案件，背后隐藏着大量的复杂的知识以及非结构化数据，比如…- 5
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最新|Milvus_local_RAG，笔记本也能跑的本地知识库&RAG来了
多数前端开发工程师可能都面临这样一个困境：每天需要查阅大量技术文档、项目规范和学习资料。传统的文件夹分类和搜索方式效率低下，经常为了找一个API用法翻遍整个项目文档。一些大公司，可能会采用企业级知识库方案，通过智能问答来解决这个问题。但问题是：1、不是所有公司都有这个预算2、个人部署一套企业级知识库，环境配置复杂、学习门槛高，对新手极不友好3、使用企业级知识库的平替，在线服务又会出现数据隐私泄露风…- 7
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深入调研Dify，本地搭建实战案例
导读：本文调研多个主流智能体框架平台，并通过深度调研dify，了解该平台的优势和不足，供大家在技术栈选型时候参考。先说结论：Dify社区版在功能、支持、扩展性、安全及生态等方面均存在明显短板。其功能受限，缺少企业级关键特性，难以适配高合规要求场景；技术支持依赖社区，更新不稳定，易引发稳定性风险；扩展性和性能上，部署优化难度大，资源占用高；安全与合规性方面，基础安全配置不足，数据隔离缺失；生态和工具…- 29
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数据科学中的 AI 应用：优化数据处理，提高工作效率与应对未来
导读 随着人工智能技术的迅猛发展，特别是大语言模型的爆发式增长，AI 已经开始深入影响数据科学工作的各个方面。本文将由 Snap 公司 Core Data Science 组数据科学家徐萌老师，从数据科学家的日常工作出发，探讨如何利用 AI 技术优化数据处理流程、提供工作效率，并思考 AI 时代的职业发展路径。 主要内容包括：1. 背景介绍 2. AI 在数据收集和清理中的应用 3. AI 在建模…- 9
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GraphRAG 在 CVTE 多业务场景下的探索与应用
导读 本文将分享视源股份（CVTE）利用 GraphRAG 技术在智能教育与智能客服两大核心场景的探索与应用，从技术原理、框架选型到落地实践，全方位呈现其创新路径与显著成效。文章主要包括以下几大部分：1. GraphRAG 简介及框架2. 智能教育场景3. 智能客服场景4. 未来工作5. 问答环节分享嘉宾｜张世鸣 视源股份（CVTE） 研…- 5
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Dify 深度拆解（二）：后端架构设计与启动流程全景图
在上一篇dify项目结构说明与win11本地部署之后，本文将带你剖析Dify的后端架构设计思路。Dify 的后端使用 Python 编写，使用 Flask 作为web框架。使用 SQLAlchemy 作为 ORM，使用 Celery 作为任务队列。授权逻辑通过 Flask-login 进行处理。一、项目结构第一次打开Dify的代码目录，随便翻了翻，就把dify的目录功能推测出来了.api/&nbs…- 7
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AI的“魔法”已过，真正的“内功”比拼才刚刚开始
点击蓝字 关注东哥欢迎关注东哥，一起探索AI，在AI时代掌握更多的技能，创造更多的可能！ 过去一年，我们见证了AI的“魔法时刻”：惊艳的文生图、对答如流的聊天机器人、一键生成的代码。许多企业和个人怀着激动的心情，争相入场，期待AI能像魔杖一样，瞬间解决所有问题。 但当潮水退去，狂热渐息，一个共识正在浮现：AI应用的“上半场”结束了，真正的较量——“下半场”——才刚刚开始。 如果说上半场是关于“拥有…- 4
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Dify+Firecrawl本地部署RAG知识库chatbot
本文用于记录和描述如何在本地通过配置dify+firecral+Ollama的方式来实现RAG知识库chatbot。整个配置流程在macos15.5下完成，其他操作系统还请依据实际情况更改对应内容。安装difygit clone git@github.com:langgenius/dify.git配置dify环境变量 cd dify/docker …- 13
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