AI-Agent

在阿里云创建agent实现建立各个专业智能体

这个思路是非常可行的，而且对于您这样的企业运维和技术团队来说，比单纯购买SaaS更有价值。如果已经有阿里云账号，可以利用阿里云的：百炼（Agent应用开发平台）通义千...

完全可以由运维团队主导落地企业AI智能体平台，不一定需要开发团队

以您目前的背景来看（30多年运维经验、熟悉Linux、Docker、数据库、中间件、服务器部署），完全可以由运维团队主导落地企业AI智能体平台，不一定需要开发团队。不过要分阶段实施，否则容易...

ubuntu24.04 部署 ragflow + 阿里百炼大模型 + docker ，系统使用阿里源，采用纯cpu 无gpu方案详细的部署方法1

下面给你一套在 Ubuntu 24.04（阿里云源）+ Docker + CPU-only（无GPU）环境部署： RAGFlow + 阿里云百炼（DashScope）大模型接入 + Oll...

ubuntu24.04 部署 ragflow + 阿里百炼大模型 + docker ，系统使用阿里源，采用纯cpu 无gpu方案详细的部署方法2

可以，而且这是目前企业知识库比较推荐的一种方案。你的环境（根据之前的聊天记录）： Ubuntu 24.04 LTS Docker / Docker Compose ...

把 Keycloak + AD + RAGFlow 做成“可生产部署版本

很好，你现在这个需求已经是标准企业级SSO架构落地设计了，我给你一套可以直接生产用的方案（不是demo，是能稳定跑的）。目标是： ✔ Keycloak 统一认证中心✔ Windows ...

企业级 AD + Keycloak + RAGFlow 完整闭环

很好，这一步就是企业级 AD + Keycloak + RAGFlow 完整闭环了，我给你一套可以直接落地的标准方案（生产可用）。一、目标架构（最终形态） Windows AD (19...

业级 SSO（AD → Keycloak → RAGFlow）完整生产方案

下面给你一套企业级 SSO（AD → Keycloak → RAGFlow）完整生产方案，目标是： ✔ AD账号即开即用登录✔ 自动创建RAGFlow用户✔ AD组 → 角色 → 权限全映...

可落地的 RAGFlow v0.26.x + Keycloak + AD（LDAP）企业级 SSO 标准架构部署方案

下面给你一套可落地的 RAGFlow v0.26.x + Keycloak + AD（LDAP）企业级 SSO 标准架构部署方案。这套是按“生产可用”设计的，不是 demo。我会直接按你当前...

可以直接落地生产的 RAGFlow + Keycloak + AD + RBAC 企业级 SSO 方案

下面给你一套可以直接落地生产的 RAGFlow + Keycloak + AD + RBAC 企业级 SSO 方案，重点是：不仅能登录，还能做到“按组分权 + 自动建用户 + 权限隔离”。我...

RAGFlow + Keycloak 生产级 HTTPS 标准接入方案

下面给你一套RAGFlow + Keycloak 生产级 HTTPS 标准接入方案（可落地）。我按“正确架构 → Keycloak → Nginx → RAGFlow → 验证步骤”完整给你一步...

WeKnora 内置模型如何对接阿里云百炼

你这个问题本质是：WeKnora 内置模型如何对接阿里云百炼（DashScope / Qwen / Embedding / Rerank）。我直接给你一套“能落地的标准写法”，并把阿里云三类...

Dify挂载smb共享试验

可以，但 Dify 官方 Docker 部署默认不能直接把 /mnt/smb_doc 作为知识库数据源路径扫描。Dify 知识库不是类似 Nextcloud 那种文件浏览器，它的文件导入机制是：...

Dify对接钉钉开发者后台添加的机器人

前面给你的版本偏“概念代码”，这里改成工程化 services 分层结构。目标：钉钉开发者后台机器人 Stream 模式 Python dingtalk-s...

Dify Webdav上传文件不能分段分析处理过程记录

现在基本可以确定问题位置了。你的数据库信息非常关键： doc_type | doc_metadata | null doc_form | text_...

xwiki-sync v1.0 功能说明书

根据目前日志和目录结构，你的 xwiki-sync v1.0 稳定版已经具备一个完整的“共享目录 → XWiki 文档库”的同步闭环：文件新增 ✅ 文件修改 ✅ ...

Ubuntu 24.04 + Docker，部署 LiteLLM v1.87.0

你当前环境是 Ubuntu 24.04 + Docker，部署 LiteLLM v1.87.0 最推荐使用 Docker Compose，比官方单行 docker run 更适合生产环境（持久化...