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还在为如何部署大语言模型发愁吗？无论是想在自己的电脑上跑个模型试试，还是为企业构建高性能推理服务，选择合适的工具都能事半功倍。今天就来介绍四款主流的大模型部署方案，让你轻松上手！ 🔧 Ollama：个人本地部署的瑞士军刀 Ollama是当前最受欢迎的本地大模型管理框架，专为个人用户设计。只需几条命 阅读全文
posted @ 2025-09-08 17:58
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在与大型语言模型（LLM）如ChatGPT、文心一言、Gemini等交互时，我们最常使用的工具就是“提示词”（Prompt）。但为什么有的人能轻松让AI生成一篇结构严谨的报告或一段可运行的代码，而有的人得到的却是泛泛而谈、甚至错误的回答？这背后的奥秘就在于对提示词、提示词工程和上下文工程的理解与运用 阅读全文
posted @ 2025-09-05 11:18
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你是否曾幻想过有一个数字助手，能够自动操作浏览器完成各种任务？无论是自动填写网页表单、抓取数据、执行重复性操作，还是进行自动化测试，Browser Use 正在让这个幻想成为现实。 什么是 Browser Use？ Browser Use 是一个创新的浏览器自动化框架，它结合了大型语言模型（LLM） 阅读全文
posted @ 2025-09-04 16:39
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知识图谱作为结构化知识的强大表示方式，正在成为人工智能领域的核心基础设施。传统知识图谱构建方法往往需要大量人工干预，但如今大型语言模型（LLM）的出现彻底改变了这一局面。本文将详细介绍如何使用LLM图转换器技术，自动化地从非结构化文本中构建高质量知识图谱。 知识图谱与LLM：完美结合 知识图谱以图结 阅读全文
posted @ 2025-09-04 16:38
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很多团队都有同样的痛点：用例自动生成了一大批，但真正落地执行、沉淀、复用时，总被“分散存放”“导出繁琐”“版本混乱”“误删风险”绊住脚。 这篇文章，带你用测试用例管理模块把用例“收起来、管起来、用起来”。 这是什么？解决什么问题 测试用例管理模块用于统一管理由“项目资料任务”自动生成的测试用例。你可 阅读全文
posted @ 2025-09-04 16:36
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在自动化测试领域，Playwright已成为端到端（E2E）测试的王者，以其跨浏览器、高可靠性以及强大的自动化能力著称。然而，传统的测试脚本编写和维护依然是一项昂贵且对专业知识要求很高的工作。随着大语言模型（LLM）和AI智能体（Agent）技术的发展，一个新的范式正在兴起：让AI来驱动Playwr 阅读全文
posted @ 2025-09-03 14:29
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智能体（Agent）核心概念 在Coze平台上，智能体（Agent） 是指具备特定身份和能力、能与用户进行自然交互的AI实体。它通常由一个大语言模型（LLM）驱动，并通过插件、知识库、工作流等扩展能力，实现特定领域的任务处理。 1.1 智能体的基本构成 一个完整的Coze智能体通常包含以下核心元素： 阅读全文
posted @ 2025-09-03 14:28
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在传统的软件测试流程中，设计测试用例 一直是最耗时、最考验经验的环节： 需求复杂，人工逐条分析，效率极低； 不同测试人员水平不一，用例质量参差不齐； 需求变更频繁，测试用例需要反复更新，极其消耗人力。 这也是很多同学在实习或项目中常常加班到深夜的主要原因。 为了让测试人告别这种“重复性劳动”，霍格沃 阅读全文
posted @ 2025-09-03 14:21
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为什么需要MCP？ 在构建复杂的AI智能体（Agent）时，一个核心的挑战是如何让大语言模型（LLM）与外部世界安全、高效地交互。传统上，我们需要为每一个工具（如数据库、API、文件系统）编写大量的适配代码，这个过程繁琐且难以标准化。 Model Context Protocol（MCP）的出现正是 阅读全文
posted @ 2025-09-02 14:41
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本文将手把手带你完成Coze开发环境的搭建与配置，让你能快速开始本地化的AI智能体开发。 Coze开源概述与环境准备 字节跳动于2025年7月26日正式开源其AI智能体开发平台"扣子"（Coze），包含Coze Studio可视化开发工具和Coze Loop运维管理系统两大核心组件。它采用Apach 阅读全文
posted @ 2025-09-02 14:39
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