【AI驅(qū)動】 本文介紹了如何使用Spring Boot3+Vue2技術(shù)棧在10分鐘內(nèi)搭建DeepSeek AI對話系統(tǒng)。DeepSeek以卓越的中文語義理解和開發(fā)者友好的API生態(tài)著稱，系統(tǒng)特點包括實時流式對話、專業(yè)級內(nèi)容渲染、前端安全防護(hù)和響應(yīng)式界面設(shè)計。技術(shù)架構(gòu)涵蓋后端的SpringBoot、WebFlux和Lombok，以及前端的Vue2、WebSocket和XSS防御。文章還提供了后端和前端項目初始化步驟，核心服務(wù)實現(xiàn)和效果展示，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)的實時性、穩(wěn)定性和擴(kuò)展性，適用于智能客服、在線問答等場景。

【AI驅(qū)動】 本文探討了如何利用DeepSeek和企業(yè)架構(gòu)模型，幫助IT咨詢顧問快速熟悉和深入洞察新行業(yè)。通過構(gòu)建知識地圖和規(guī)劃學(xué)習(xí)路線，AI可以輔助學(xué)習(xí)者系統(tǒng)化學(xué)習(xí)新領(lǐng)域的知識。企業(yè)架構(gòu)提供了一個高度濃縮的模型，使顧問能夠迅速理解行業(yè)的核心商業(yè)邏輯。文章強(qiáng)調(diào)了從觀察者到洞察者的思維轉(zhuǎn)變，并通過AI與企業(yè)架構(gòu)的結(jié)合，展示了在手機(jī)行業(yè)中如何實現(xiàn)端到端流程的系統(tǒng)規(guī)劃和業(yè)務(wù)架構(gòu)能力的構(gòu)建。

【AI驅(qū)動】 本文介紹了如何使用.NET 6和Visual Studio 2022開發(fā)工具，通過修改項目文件中的為并指定多個框架版本，實現(xiàn)一套代碼同時生成.NET Core和.NET Framework程序。需要注意的是，要確保本機(jī)安裝了所需框架版本，并可能需要調(diào)整語言版本以避免兼容性問題。最終，項目會在debug目錄下生成不同框架的文件夾，實現(xiàn)混合框架程序的生成。

【AI驅(qū)動】 本文介紹了如何使用AI編程工具Trae和Dify構(gòu)建一個能夠處理Excel數(shù)據(jù)的智能Agent。首先，通過Trae生成代碼，需配置DeepSeek API以實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理需求轉(zhuǎn)化為pandas代碼。隨后，搭建McpServer并將其服務(wù)集成到Dify中，形成Excel智能助手工作流。整個過程涉及修復(fù)代碼錯誤和配置環(huán)境，可將工作流發(fā)布為工具以便在對話中使用。

【AI驅(qū)動】 本文詳細(xì)介紹了DeepSeek的本地部署過程，包括使用Ollama進(jìn)行部署、安裝和配置Page Assist瀏覽器插件以及通過C#接口調(diào)用DeepSeek。Ollama支持跨平臺，兼容多個主流開源模型，提供REST API，并擁有完善的生態(tài)系統(tǒng)。文章還展示了如何修改Ollama配置以適應(yīng)不同需求，下載并安裝DeepSeek模型，以及如何通過API進(jìn)行接口調(diào)用。最后，介紹了Page Assist瀏覽器插件的安裝和配置，以便在瀏覽器中便捷地使用DeepSeek。

【AI驅(qū)動】 本文介紹了如何在PyCharm中結(jié)合Test Automation插件和Playwright實現(xiàn)自動化測試框架，以進(jìn)行UI回歸驗證。通過安裝插件和Node.js，創(chuàng)建并初始化Playwright項目，開發(fā)人員可快速實現(xiàn)截圖對比功能。項目結(jié)構(gòu)化后，通過編寫代碼捕獲頁面截圖，與基準(zhǔn)截圖對比，自動化驗證頁面是否有不期望的變動。該流程提高了回歸測試效率，減少人工參與，適合開發(fā)人員和測試人員使用。

【AI驅(qū)動】 基于Ollama和AnythingLLM的DeepSeek-R1本地RAG應(yīng)用實踐。使用Ollama框架部署DeepSeek-R1推理模型，實現(xiàn)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(tǒng)，結(jié)合檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，提升回答精準(zhǔn)度。方案支持私有化部署，降低AI應(yīng)用開發(fā)門檻，展現(xiàn)AI技術(shù)落地價值。

【AI驅(qū)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(dǎo)致的技術(shù)債務(wù)問題。這一變更需要各類開源和閉源產(chǎn)品進(jìn)行適配，導(dǎo)致了顯示問題和思維中斷現(xiàn)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(tǒng)一接口。雖然這些方法短期有效，但從長遠(yuǎn)來看，統(tǒng)一API標(biāo)準(zhǔn)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(qū)動】 本文介紹了在Windows上快速部署.NET Core Web項目的步驟和優(yōu)勢。首先強(qiáng)調(diào)了Windows環(huán)境的集成優(yōu)勢，如與現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的兼容性和特定軟件依賴。接著，討論了Kestrel服務(wù)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(wù)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(xì)步驟和效果。

【AI驅(qū)動】 DeepSeek SDK for .NET是為.NET開發(fā)者設(shè)計的軟件開發(fā)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(diào)用、余額查詢、本地模型調(diào)用和ASP.NET Core集成。開發(fā)者可以輕松地調(diào)用DeepSeek的模型和功能，快速構(gòu)建基于自然語言處理的應(yīng)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(qū)動】 本文介紹了Java AI應(yīng)用開源框架LangChain4j和Spring AI，旨在幫助Java開發(fā)者將大型語言模型集成到企業(yè)級應(yīng)用程序中。LangChain4j提供統(tǒng)一API、綜合工具箱和多模態(tài)支持，而Spring AI簡化了AI模型在Spring應(yīng)用中的集成。文章還探討了技術(shù)架構(gòu)、集成能力和兼容性，并通過實戰(zhàn)案例展示了如何使用這些框架構(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用。

【AI驅(qū)動】 本文是面向后端開發(fā)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(chuàng)建鏡像來打包應(yīng)用及其依賴，實現(xiàn)跨平臺運(yùn)行。接著，以CentOS7為例，詳細(xì)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(shù)據(jù)卷的使用，包括創(chuàng)建數(shù)據(jù)卷、掛載本地目錄等。文章進(jìn)一步解釋了Docker鏡像的結(jié)構(gòu)和Dockerfile的編寫方法。最后，介紹了Docker網(wǎng)絡(luò)和Docker Compose的使用，幫助管理多個容器?？傊?，本文為后端開發(fā)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(qū)動】 DeepSeek和Playwright的結(jié)合為自動化測試帶來了新突破。通過AI驅(qū)動的代碼生成，自動生成高質(zhì)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(yè)務(wù)需求的測試腳本，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化覆蓋率。實測數(shù)據(jù)顯示，與手工編寫測試相比，DeepSeek大幅降低編寫和維護(hù)時間，提高了初始和邊界用例覆蓋率。這種方法適用于復(fù)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(qū)動】 本文介紹了Spring AI框架，旨在將Spring的設(shè)計原則應(yīng)用于AI領(lǐng)域，支持主流大語言模型平臺，實現(xiàn)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(xiàn)了聊天應(yīng)用。文章提供了項目結(jié)構(gòu)圖、環(huán)境配置和完整代碼，鼓勵技術(shù)交流和學(xué)習(xí)。

【AI驅(qū)動】 本文通過結(jié)合Playwright和DeepSeek，演示了如何利用AI技術(shù)將Xmind生成的高覆蓋測試用例轉(zhuǎn)換為自動化測試代碼。文章詳細(xì)介紹了從用例生成到代碼實現(xiàn)的步驟，包括頁面對象生成、數(shù)據(jù)驅(qū)動和異常場景擴(kuò)展。針對元素定位頻繁變更、支付超時等異步場景和復(fù)雜場景覆蓋率低的問題，提供了AI驅(qū)動的解決方案，提升了用例生成效率、異常覆蓋率和維護(hù)成本。