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整合亮数据Bright Data与Dify构建自动化分析系统在当今信息爆炸的时代，视频已成为信息传播和商业分析的关键媒介。然而，海量视频数据的手动抓取、处理和分析不仅效率低下，而且难以规模化，成为许多企业和开发者面临的共同挑战。如何才能高效地从视频中提取有价值的洞察？

VoxCPM:新一代高拟真语音生成模型仅需0.5B参数，VoxCPM就能用你的声音说任何话：这款开源语音模型在音色克隆和情感表达上突破极限，实时生成媲美真人的播报、演讲甚至方言，错误率低至行业新标杆。

霍格沃兹软件测试开发

快速掌握Dify+Chrome MCP：打造网页操控AI助手你是否曾经希望AI不仅能回答你的问题，还能直接操作浏览器，帮你自动填写表单、抓取数据，甚至点击页面按钮？现在，借助 Dify 和 Chrome MCP 的配合，只需短短几分钟，你就能搭建出一个真正可以“动手”操作网页的AI助手。

剑客的茶馆

新服务器从0开始搭配Ubuntu+Conda+Docker+Dify新到一台服务器，4090显卡，需要投喂文件，搭建个RAG, AI对话框出来，过程：下载: https://cn.ubuntu.com/download 24.4 记住这个版本号注意：企业级硬盘要做raid1+raid5.

企业级AI应用，Dify集成RAGFlow知识库保姆教程在 Dify 能够调用之前，确保 RAGFlow 已经就绪并提供了可访问的 API。具体可以参考：https://blog.csdn.net/qq_35354529/article/details/151149191?spm=1001.2014.3001.5502 注意启动命令使用docker compose -p ragflow up -d

Anything LLM+LM Studio+SearXNG实现私有模型开启联网功能一个全栈应用程序，使您能够将任何文档、资源或内容转换为上下文，任何LLM都可以在聊天过程中将其用作参考。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库，并支持多用户管理和权限。

FinGenius - 首个A股博弈多智能体应用FinGenius 是全球首个A股AI金融未来博弈多智能体应用，不是技术工程师一拍脑袋的产物，而是扎根A股1700多天的市场真实观察，不断推翻100多个app版本，打造出的一个完全颠覆于传统，极简体现agent独有特色的产品。

Index-TTS：最逼真的Ai声音克隆IndexTTS 是一种主要基于 XTTS 和 Tortoise 的 GPT 风格的文本转语音（TTS）模型。它能够使用拼音纠正汉字的发音，并通过标点符号控制任何位置的停顿。我们增强了系统的多个模块，包括扬声器条件特征表示的改进，以及集成 BigVGAN2 以优化音频质量。经过数万小时的数据训练，我们的系统实现了最先进的性能，优于当前流行的 TTS 系统，如 XTTS、CosyVoice2、Fish-Speech 和 F5-TTS。

Langfuse-开源AI观测分析平台，结合dify工作流Langfuse是一个开源的LLM（大型语言模型）工程平台，由Langfuse公司开发。它旨在帮助用户更好地管理、调试和优化他们的LLM应用程序。Langfuse的核心产品包括追踪、可观察性、评估、提示管理和API/SDK等。作为一款开源项目，Langfuse能够解决数据安全和隐私问题，用户可以选择自行托管。它适用于希望对LLM应用程序进行迭代和改进的企业和个人开发者。

Dify 从入门到精通（第 30/100 篇）：Dify 的分布式部署在 Dify 博客系列：从入门到精通（100 篇）的前二十九篇文章中，我们从基础到异常处理，全面掌握了 Dify 的开发能力。本文是系列的第三十篇，聚焦 Dify 的分布式部署，深入讲解如何使用 Kubernetes 和负载均衡实现高可用和可扩展性。我们将通过实践部署一个分布式客服系统，支持高并发用户。本文侧重知识重点，确保您在 40-50 分钟内掌握分布式部署的技能。本文适合 DevOps 工程师、系统管理员和希望支持高并发的从业者。完成本文后，您将为后续文章（如第 31 篇《Dify 从入门到精通（

dify之推送飞书群消息工作流Linux安装部署dify：https://blog.csdn.net/YXWik/article/details/149833617

Dify 从入门到精通（第 20/100 篇）：Dify 的自动化测试与 CI/CDDify 的自动化测试与 CI/CD（持续集成/持续部署）旨在通过脚本和管道自动化验证应用功能、性能和部署流程，确保快速迭代和高可靠性。

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使用阿里云服务器部署dify实战安装 Dify 之前, 请确保你的机器已满足最低安装要求：最后检查是否所有容器都正常运行：你可以先前往管理员初始化页面设置设置管理员账户：

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OpenWebUI通过pipeline对接dify的workflow1、安装pipeline2、对接OpenWebUI(密码：0p3n-w3bu!）3、进入pipeline容器配置

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【dify+milvus避坑指南】将向量库milvus集成给dify作为知识库milvus v2.5.6 dify v1.6.0 Attu v2.5.0如果如上图一样，milvus库中可以自动生成collection，那就成功了！

Dify中的Agent和发现和调用mcp工具两个节点调用的异同Dify 中，Agent 节点和发现和调用 MCP 工具节点都与工具（Tools）的使用相关，但它们的职责和实现方式有所不同。以下是它们的异同点分析：

Dify工作流：爬虫文章到AI知识库启动成功创建一个空的知识库要先从网址中，找到这个知识库的id，记下后面需要用到。创建密钥，后面通过API将数据写入知识库用到

从零开始学习Dify-容器部署指南(一)Dify 是一款强大的开源 LLM 应用开发平台，它通过 Web UI、API 和数据集管理，使得基于 GPT 等大模型的应用搭建变得快速、可控且可扩展。它支持 LangChain、OpenAI、Azure OpenAI 等多种大模型后端，并集成了多模态输入、提示词工程、向量搜索等多种功能。本系列文章将带你一步步掌握 Dify 的使用方式,本篇是第一篇：容器化部署 Dify。我们将从零开始，使用 Docker 快速在本地或服务器上运行起 Dify，为后续开发打下坚实基础。