【創新的API案例】 本文介紹了一種結合DeepSeek和Dify的工作流應用，旨在幫助普通業務人員通過自然語言查詢數據庫信息并以Markdown表格形式展示結果。作者通過Python腳本實現了一個后端服務，接收自然語言輸入，將其轉換為SQL查詢語句，并從數據庫中獲取數據。同時，通過創建知識庫和優化工作流節點設置，實現了對數據庫表結構的智能檢索和SQL生成。文章還強調了表結構注釋、分段設置和匹配度閾值的重要性，并指出可以通過不斷優化提示詞和SQL語句來提升查詢效果。

【API術語解釋】 在本文中，我們將討論 API 密鑰的工作原理以及如何使用它們來訪問 API 提供的數據。

【學習各類API】 REST API 發送電子郵件是一種高效的郵件發送方式，能夠簡化郵件發送流程，提高自動化程度。這種方法不僅適用于開發者集成，也可以用于企業的郵件營銷和通知系統。通過這篇指南，您將了解如何使用 REST API 發送郵件的基本步驟、其核心價值，以及如何在實際場景中解決郵件發送的復雜問題。

【API解決方案】 本文介紹了如何使用DeepSeek R1、LangChain和Ollama構建一個端到端的生成式人工智能應用。首先，需要搭建開發環境，安裝Ollama并選擇合適的DeepSeek R1模型。接著，通過LangChain將DeepSeek R1與外部數據源連接，并構建提示鏈以實現上下文感知的交互。然后，利用Streamlit創建用戶友好的界面，設計流暢的用戶交互流程，并實現用戶輸入處理和響應生成。此外，文章還提供了優化應用程序性能的方法，如使用高性能硬件、多線程處理以及添加語音識別、多語言支持等高級功能。最后，強調了DeepSeek R1在多個領域的應用潛力，并鼓勵開發者嘗試新的應用場景。

【API安全】 0x00 漏洞簡述 1. 漏洞簡介 在REST API自動包含在Wordpress4.7以上的版本，WordPress REST API提供了一組易于使用的HTTP端點，可以使用戶以簡單的JSON格式訪問網站的數據，包括用戶，帖...

【AI驅動】 通過200行Python代碼，從零實現一個極簡大語言模型（LLM）。作者以詩詞生成為切入點，先用傳統方式構建基于統計的Bigram模型，再引入PyTorch實現更高效的模型版本。過程中詳細解釋了詞匯表構建、模型訓練與推理等關鍵步驟，還對比了自建模型與真實LLM的tokenizer差異。最終，借助PyTorch的Embedding層和線性層，搭建出能生成類似詩詞文本的模型，為理解LLM架構和原理提供了直觀示例，也為后續實現更復雜模型奠定基礎。

【AI驅動】 大模型微調涉及模型結構、參數量、顯存占用、存儲需求等關鍵知識點。微調包括Prompt工程、數據構造、LoRA微調方法等。Prompt工程強調結構化、具體化、清晰化，數據構造注重質量把控，LoRA微調通過低秩分解模擬參數改變量，實現高效微調。強化學習如DPO訓練可提升模型表現。實踐方面，需經歷數據構造、訓練平臺選擇、模型推理部署等流程，關注數據質量、超參調整、推理加速等細節，以優化模型效果并迭代改進。

【日積月累】 API網關與API管理是工程師需掌握的兩項關鍵技術，二者服務于API生命周期的不同階段。API網關從運行時請求控制出發，負責流量的接入控制、協議轉換、路由轉發、安全攔截等；API管理則從全生命周期治理出發，關注API的定義、文檔編寫、版本控制、安全使用、計量計費等。二者協同工作，通過接口注冊、服務發現、策略下發等機制，形成從設計到發布的閉環。

【API對比報告】 Qwen 2.5-Coder系列模型在代碼生成能力上各有特點。Qwen 2.5-Coder-32B是旗艦模型，代碼生成能力最強，在多個基準測試中表現優異，與GPT-4o相當。Qwen 2.5-Coder-14B針對大型項目優化，協同能力出色。Qwen 2.5-Coder-7B在代碼推理和缺陷修復上表現良好，適合復雜編程任務。Qwen 2.5-Coder-3B則在多語言支持和代碼優化上有一定優勢。

【API對比報告】 DeepSeek V3和DeepSeek R1是兩款各具特色的模型。V3擁有6710億參數，采用混合專家架構，每個token激活370億參數，基于Transformer架構并應用多頭隱式注意力技術，將Key-Value緩存壓縮至傳統Transformer的1/4，在128K上下文場景下推理延遲降低42%，還采用多令牌預測機制，單次預測未來4個token，使代碼補全任務吞吐量提升3.8倍。而R1采用純強化學習訓練范式，基于200個思維鏈樣例啟動初始策略網絡，在PPO算法框架內引入組內對比獎勵機制，提升訓練穩定性65%，并構建包含1.2億條跨領域推理鏈的自動標注系統，隨著學習不斷擴充優化知識庫。

【API對比報告】 GPT-4.1和GPT-4O都是基于大型語言模型的技術版本。GPT-4.1在生成文本方面表現出色，能夠根據輸入的指令生成流暢自然且符合邏輯的文本內容，可用于寫作、翻譯等多種場景。GPT-4O則可能在某些特定領域或功能上進行了優化，比如對特定數據格式的處理等，但具體細節尚不明確。兩者都致力于提升語言模型的性能和應用范圍，為用戶提供更高效、更精準的文本生成服務。

【API對比報告】 本篇文章分別對大模型通義千問 Max、Doubao 1.5 pro 256k、hunyuan lite進行了全面對比。為了幫您做出最明智的選擇，我們從各大官方渠道搜集并梳理了這些主流AI大模型的詳細信息。這份對比非常全面，深入到了產品亮點、模型細節、基礎參數以及核心性能多達30項核心技術參數，力求為您提供一個清晰、準確的參考。

【API對比報告】 在本次深度評測中，我們聚焦Gemini-2.5-Pro、Claude3.7 Sonnet和DeepSeek R1的綜合技術表現。采用結構化分析方法，重點考察： 各服務商差異化優勢、基礎技術參數配置、核心性能指標對比、內容創作與文檔生成能力。通過28個精選指標的客觀呈現，所有數據均來自官方可靠來源，確保評測結果的專業性和實用性，為您的技術選型提供有力支持。

【API開發】 本指南詳細介紹了使用Java創建REST API的完整流程，從REST架構基礎到實際開發步驟。內容包括開發環境配置、框架選擇（如Spring Boot和Jersey）、API設計原則、CRUD操作實現、數據存儲方案選擇、安全認證機制（如JWT）、性能優化策略以及測試和部署方法。適合希望掌握Java REST API開發的開發者學習。

【如何集成API】 消息傳遞API是一種基于云的服務，允許應用程序發送和接收SMS、MMS及聊天消息。本文詳細介紹了消息傳遞API的基礎知識、關鍵功能、使用案例以及如何選擇合適的提供商，幫助開發者快速實現消息傳遞功能并優化企業通信策略。