• 3步轻松实现CQRS读写分离
    3步轻松实现CQRS读写分离
    实现CQRS模式可通过三步借助豆包AI快速完成:一、理清业务场景,将写操作(如用户下单)与读操作(如查看订单列表)分离,可复制代码给豆包AI分析归类;二、让豆包AI生成基础结构代码,输入类似“基于CQRS的订单管理系统,用PythonFlask实现”的指令,获取命令处理器、查询处理器等模块模板;三、利用AI优化查询模型,如建议使用缓存、构建只读视图、引入异步更新机制,甚至生成只读数据库同步脚本,从而提升读取效率。
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  • Gemini知识库配置详解教程
    Gemini知识库配置详解教程
    Gemini本身不支持直接配置自定义知识库或接入私有数据,但可通过特定方法实现。1.确认平台是否支持自定义知识库,如VertexAI、LangChain等平台可能提供相关功能;2.使用RAG方式将私有数据向量化并存入数据库,在提问时检索相关内容拼接到提示词中发给Gemini;3.通过调整参数(如temperature、max_output_tokens)和优化提示词结构来提升回答准确性。整个过程需注意数据处理、模型匹配及流程搭建的细节。
    科技周边 · 人工智能   |  4天前  |   RAG Gemini 向量化 自定义知识库 私有数据 461浏览 收藏
  • Gemini如何自动化采编新闻?全流程解析
    Gemini如何自动化采编新闻?全流程解析
    Gemini在新闻采编中并非代替记者,而是作为辅助工具提升效率。1.在选题与素材收集方面,Gemini可快速抓取多模态信息,提取热点关键词和情绪倾向,辅助判断传播价值,并能生成会议摘要、整理突发事件背景资料。2.在内容撰写方面,Gemini适用于标准化新闻初稿生成,如财报解读、赛事简报和灾害简讯,同时支持多语言翻译,但生成内容仍需人工审核。3.在编辑审校环节,Gemini可检查语法、优化语句、转换写作风格,并标注敏感词或版权风险,提升稿件质量与品牌一致性。4.在后期分发方面,Gemini可生成适配平台的标
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  • AIOverviews告警设置与监控方法
    AIOverviews告警设置与监控方法
    要为AIOverviews设置告警通知,核心在于明确异常定义,并构建实时监控与响应体系;1.首先需明确定义“异常”,包括性能指标(如延迟、吞吐量、错误率)和内容质量(如冗余、偏离主题、事实错误)的量化标准;2.建立数据采集管道,涵盖运行日志、性能指标及自动化评估的内容质量数据;3.选择具备强集成能力、实时性、扩展性的监控工具,如Prometheus+Grafana或云服务商方案;4.配置灵活的告警规则,设定阈值并区分告警级别;5.构建高效的通知机制,确保信息及时推送至相关人员并包含问题上下文,同时制定升级
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  • ChatGPT能生成正则表达式吗?
    ChatGPT能生成正则表达式吗?
    ChatGPT可以生成正则表达式,但需根据具体需求调整。1.描述要具体,如匹配对象、格式、是否完全匹配等;2.注意转义字符、边界条件、贪婪/非贪婪模式;3.使用测试工具验证,如regex101.com、regexr.com;4.自行检查并优化生成的表达式,确保符合实际应用场景。
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  • ChatGPT对话导出与数据保存方法
    ChatGPT对话导出与数据保存方法
    可以导出ChatGPT对话记录,但需手动操作或借助工具。1.网页端可手动复制粘贴对话内容到文档中保存;2.使用浏览器扩展如ChatGPTHistory&Exporter等自动导出为TXT或Markdown格式;3.API开发者可通过写入数据库或导出JSON日志备份数据;4.移动端暂无官方导出功能,可用截图或复制内容通过邮件等方式保存。
    科技周边 · 人工智能   |  4天前  |   111浏览 收藏
  • AIOverviews导出与备份配置方法
    AIOverviews导出与备份配置方法
    AI项目配置导出、备份与迁移的核心在于结构化保存所有定义项目状态的信息并实现可重复部署。1.使用Git进行版本控制,管理代码和配置文件;2.利用环境变量或密钥管理服务处理敏感信息;3.通过YAML/JSON文件记录超参数和训练流程;4.使用IaC工具如Terraform管理基础设施;5.将模型权重上传至对象存储并记录版本;6.借助容器化技术确保环境一致性。其重要性体现在保障复现性、灾难恢复、团队协作和环境一致性。选择工具时应考虑易用性、扩展性和安全性,并应对配置漂移、敏感信息管理、环境差异等挑战,通过自动
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  • AI情感工具搭配豆包,表达更生动
    AI情感工具搭配豆包,表达更生动
    AI模型如豆包并不真正拥有情感,而是通过学习文本数据来模仿人类情感表达;要让其更好地表达情感,需采取“引导+细化”策略。首先明确情感目标,如喜悦、悲伤等,并尽量具体;其次提供丰富的上下文和角色设定,以增强情感语境;接着使用情感词汇和修辞手法进行引导,帮助AI捕捉情感韵律;然后通过迭代与修正优化生成结果,逐步打磨情感表达;最后利用AI的“记忆”和“多轮对话”能力,实现情感的渐进式引导;此外,个性化微调和多模态融合是提升情感理解的关键突破口;在实际应用中,可通过情境代入、情感词汇投喂、对比引导等方式精细化调教
    科技周边 · 人工智能   |  4天前  |   AI 多模态 豆包 情感表达 情感引导 223浏览 收藏
  • Deepseek满血版联手Synthesia,企业培训视频新突破
    Deepseek满血版联手Synthesia,企业培训视频新突破
    使用Deepseek和Synthesia制作企业培训视频可提升效率与个性化,具体步骤为:1.用Deepseek输入关键词生成结构清晰的脚本,并按格式要求调整语言风格;2.将脚本导入Synthesia,选择虚拟人物、背景及语音风格一键生成视频;3.注意控制脚本长度、术语准确性和人物口型匹配以确保视频质量。
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  • 豆包AI如何助力拼接设计工具?
    豆包AI如何助力拼接设计工具?
    豆包AI大模型通过其强大生成能力与模型拼接设计工具结合,实现高效智能设计流程。它像搭积木一样将不同AI模型组合起来,协调各模型协同工作,产生更强效果。具体步骤包括:1.明确设计目标并选择合适模型;2.评估性能指标并测试数据适配性;3.确保模型兼容性及接口转换;4.考虑成本与许可协议;5.持续优化模型组合。调试优化时需建立评估体系、监控运行状态、采取针对性策略、利用自动化调参与A/B测试。豆包优势体现在模型管理、API集成、数据格式支持、计算资源丰富及完善的监控功能,全面提升设计效率与智能化水平。
    科技周边 · 人工智能   |  4天前  |   调试优化 智能设计 豆包AI大模型 AI模型拼接 拼接设计工具 363浏览 收藏
  • 豆包AI正则教程:3分钟掌握匹配规则
    豆包AI正则教程:3分钟掌握匹配规则
    豆包AI适合辅助写正则表达式,尤其适用于不熟悉语法或需快速写出匹配规则的场景。首先明确匹配目标,如手机号、邮箱等,告诉AI具体需求,它会生成对应表达式并解释各部分作用;其次可给AI示例文本反推正则,如输入abc123、xyz456等,AI会返回^[a-z]{3}\d{3}$并说明规则;再次可让AI检查优化已有正则,比如指出\d+匹配任意长度数字的问题,并建议改为\d{1,5}或更精确形式;最后建议结合在线测试工具反复验证调整,提高效率且降低错误率。
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  • 云蝠外呼系统从零开始设置教程
    云蝠外呼系统从零开始设置教程
    初始化配置一、更改登录密码您可通过下图所示方式完成密码修改操作。若密码完全遗失,请联系专属客户经理协助处理二、完善个人资料在个人信息管理界面,您可通过下图指引完成头像上传、手机号更新及企业信息维护等操作特别提示:手机号变更将同步更新为登录账号,系统同时支持微信绑定实现快捷登录快速启动AI语音外呼服务外呼准备说明:基础话术与通信线路已完成预配置,您只需执行以下步骤即可创建呼叫任务新建任务流程:访问呼叫中台-进入AI呼叫2.0模块,点击"新建任务"按钮填写任务参数(带*号为必填项)•自定义任务名称•A
    科技周边 · 人工智能   |  4天前  |   系统配置 云蝠外呼系统 AI语音外呼 任务创建 号码导入 184浏览 收藏
  • 文字转视频可行吗?AI工具实测对比
    文字转视频可行吗?AI工具实测对比
    文字转视频工具确实可用,但效果因工具而异,适合制作短视频用于社交媒体。1.工具普遍支持文本生成画面、配音和音乐,但视频较短,质量不一,配音和节奏控制是关键。2.推荐尝试Pika(速度快、动画风)、Cursor(精细控制)、Lovable(简单易用)和Bolt.new(语音与字幕匹配好)。3.使用时需注意提示词具体、节奏控制、画面连贯性及导出格式适配平台。4.未来AI视频生成技术将更成熟,普通人也能轻松创作高质量视频。目前选对工具并掌握方法即可做出满意内容。
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  • DeepSeek联手Notion,打造智能知识管理方案
    DeepSeek联手Notion,打造智能知识管理方案
    将DeepSeek集成到Notion中可以通过API或第三方插件实现,提升知识管理效率。1)DeepSeek可以自动分类和总结Notion内容,生成摘要和关键词标签。2)DeepSeek能智能搜索并提取Notion中的相关内容,提高知识检索效率。3)DeepSeek可自动生成知识图谱,优化Notion知识库结构,形成动态知识网络。4)使用时需确保数据传输安全和遵循数据保护法规。5)DeepSeek和Notion结合可提升团队协作,通过智能分析和推荐促进知识共享。
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  • DeepSeek数据预测功能详解
    DeepSeek数据预测功能详解
    DeepSeek具备数据分析和预测能力,其流程包括数据导入与准备、模型选择及结果分析。第一步是导入CSV或Excel文件,并进行数据清洗与预览;第二步根据数据类型选择合适模型,如时间序列分析、分类预测或回归分析;第三步执行预测任务,查看图表、导出结果或调整参数优化输出。应用场景涵盖能源、零售、金融等行业。
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