【AI驅動】 基于Ollama和AnythingLLM的DeepSeek-R1本地RAG應用實踐。使用Ollama框架部署DeepSeek-R1推理模型，實現智能告警處理，自動識別告警信息并生成處置建議。借助AnythingLLM搭建RAG系統，結合檢索增強生成技術，提升回答精準度。方案支持私有化部署，降低AI應用開發門檻，展現AI技術落地價值。

【AI驅動】 本文探討了Deepseek模型引擎在本地部署時因其輸出思維鏈的新增字段所導致的技術債務問題。這一變更需要各類開源和閉源產品進行適配，導致了顯示問題和思維中斷現象。文章還提供了幾種解決方案，包括等待工具更新、手動修改API和使用one-api統一接口。雖然這些方法短期有效，但從長遠來看，統一API標準是更理想的解決方案。此問題的根本原因在于不同模型引擎間的輸出格式不一致。

【AI驅動】 本文介紹了在Windows上快速部署.NET Core Web項目的步驟和優勢。首先強調了Windows環境的集成優勢，如與現有基礎設施的兼容性和特定軟件依賴。接著，討論了Kestrel服務器的高性能特性，包括輕量級、異步非阻塞編程模型、HTTP/2支持和易于配置。文章還介紹了如何將.NET Core項目作為Windows服務部署，推薦使用WinSW工具，其簡單易用、輕量級和開源免費的特點。最后，通過案例演示了使用WinSW部署項目的詳細步驟和效果。

【AI驅動】 DeepSeek SDK for .NET是為.NET開發者設計的軟件開發工具包，簡化了與DeepSeek AI平臺的集成過程。它支持模型管理、對話交互、FIM實例調用、余額查詢、本地模型調用和ASP.NET Core集成。開發者可以輕松地調用DeepSeek的模型和功能，快速構建基于自然語言處理的應用程序。使用DeepSeek SDK之前，需要注冊DeepSeek賬號并獲取API Key。在.NET項目中，通過安裝NuGet包并實例化DeepSeekClient，即可開始與DeepSeek AI平臺的交互。

【AI驅動】 本文介紹了Java AI應用開源框架LangChain4j和Spring AI，旨在幫助Java開發者將大型語言模型集成到企業級應用程序中。LangChain4j提供統一API、綜合工具箱和多模態支持，而Spring AI簡化了AI模型在Spring應用中的集成。文章還探討了技術架構、集成能力和兼容性，并通過實戰案例展示了如何使用這些框架構建企業級AI應用。

【AI驅動】 本文是面向后端開發人員的Docker快速入門指南。文章首先介紹了Docker的概念，即通過創建鏡像來打包應用及其依賴，實現跨平臺運行。接著，以CentOS7為例，詳細講解了Docker的安裝步驟，包括卸載舊版本、配置yum庫、安裝Docker、啟動校驗以及配置鏡像加速。文章還介紹了Docker的基本概念，如鏡像、容器和鏡像倉庫，并列舉了常用Docker命令。此外，還探討了數據卷的使用，包括創建數據卷、掛載本地目錄等。文章進一步解釋了Docker鏡像的結構和Dockerfile的編寫方法。最后，介紹了Docker網絡和Docker Compose的使用，幫助管理多個容器。總之，本文為后端開發人員提供了一個Docker的快速入門，涵蓋了Docker的核心概念和常用操作。

【AI驅動】 DeepSeek和Playwright的結合為自動化測試帶來了新突破。通過AI驅動的代碼生成，自動生成高質量測試腳本，提升測試效率和覆蓋率。DeepSeek能夠解析自然語言需求，生成滿足業務需求的測試腳本，并通過機器學習優化覆蓋率。實測數據顯示，與手工編寫測試相比，DeepSeek大幅降低編寫和維護時間，提高了初始和邊界用例覆蓋率。這種方法適用于復雜交互驗證、異常流測試和跨平臺兼容性場景，建議從非核心模塊試點推廣。

【AI驅動】 本文介紹了Spring AI框架，旨在將Spring的設計原則應用于AI領域，支持主流大語言模型平臺，實現文本對話、圖像生成等功能。通過項目搭建、代碼測試等步驟，基于DeepSeek和智譜AI大模型實現了聊天應用。文章提供了項目結構圖、環境配置和完整代碼，鼓勵技術交流和學習。

【AI驅動】 本文通過結合Playwright和DeepSeek，演示了如何利用AI技術將Xmind生成的高覆蓋測試用例轉換為自動化測試代碼。文章詳細介紹了從用例生成到代碼實現的步驟，包括頁面對象生成、數據驅動和異常場景擴展。針對元素定位頻繁變更、支付超時等異步場景和復雜場景覆蓋率低的問題，提供了AI驅動的解決方案，提升了用例生成效率、異常覆蓋率和維護成本。

【AI驅動】 文章介紹了Markdown與AI結合的效率優勢，強調Markdown作為輕量級標記語言，因其簡潔的語法和跨平臺的通用性，在AI時代顯得尤為重要。Markdown幫助AI理解文本結構，適用于生成結構化文檔、技術文檔和學習筆記。熟練使用Markdown可以提升工作效率，特別是在文檔協作、筆記管理和內容創作中。通過這篇指南，讀者可以快速掌握Markdown的基本用法，并在與AI大模型的協作中有效運用這一工具。

【AI驅動】 本文介紹了使用DeepSeek工具結合Drawio和SVG生成軟件功能架構圖的方法。通過與AI工具的交互，不斷調整提示語模板，生成符合需求的架構圖。文章中提供了兩種方法的示例：DeepSeek生成Drawio的XML文件和直接生成SVG代碼。調整提示語約束是實現預期結果的關鍵，這種方法不僅適用于功能架構圖，還可以應用于其他類型的架構圖繪制。此方法的優勢在于生成的SVG文件可以直接在瀏覽器中運行并進行修改。

【AI驅動】 本文探討如何使用Playwright與DeepSeek使AI理解動態網站頁面內容并自動定位元素。文章分析了動態頁面挑戰及大語言模型的局限性，提出三種解決方案：人工描述頁面功能、抓取HTML源碼輸入、錄制用戶操作流并優化。這些方法旨在提升自動化測試效率與代碼質量，適用于不同復雜程度的場景。未來技術進步可能讓AI直接理解頁面。

【AI驅動】 Manus在內測階段以其自動化操作吸引眾多關注，但邀請碼難求。Flowith作為其平替，由國內團隊開發，提供畫布式交互和多線程思維，重新定義人類與AI協作。通過案例對比，Flowith界面美觀，交互體驗優于Manus。Flowith提供多種模式和模型選擇，并支持知識花園功能。Oracle模式自動規劃任務，生成高質量結果。Flow模式允許多AI協作生成內容。使用教程展示了如何生成心情記錄網頁，推薦試用Flowith以體驗類似于Manus的功能。

【AI驅動】 這篇文章詳細介紹了Deepseek-r1 671B滿血版的生產級部署過程。作者在春節準備旅游時被Deepseek吸引，因而投入精力進行模型部署。文中涵蓋了從模型文件下載、服務器和顯卡準備，到推理引擎選擇和網絡配置等多個步驟。作者使用了H100顯卡并提到網絡帶寬是推理速度的關鍵限制因素，建議使用Infiniband網絡來提升性能。文章最后分享了一些部署中的常見問題和解決方案，并計劃下一步進行性能測試和優化。

【AI驅動】 本文介紹了在2臺8 * H100 80G上部署Deepseek-r1 671B后的問題及優化措施。盡管VLLM V1引擎強大，但因不支持Deepseek，作者退回V0版本，并發現處理長上下文時出現降速問題。通過轉向SGLang引擎，解決了降速問題，提升了生成速度。在壓測中，發現TTFT和吞吐量在不同并發下的變化，指出了參數優化的潛在方向。未來計劃繼續優化系統性能，同時歡迎技術交流與反饋。