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Post Views: 25 本文介绍如何下载 Ollama 并在本地部署 AI 大型语言模型（例如 DeepSeek-R1、Llama 3.2 等）。使用 Ollama（一款开源大型语言模型服务工具），您可以在自己的计算机上运行强大的开源 AI 模型。我们将提供全面的安装、设置以及最重要的 API 端点调试说明，以实现与您的 AI 模型的无缝交互。 步骤1：下载并安装Ollama 访问 Olla

Post Views: 61 在本分步指南中，我们将逐步介绍如何获取您的 Deepseek API 密钥，并演示如何利用该密钥与 Deepseek API 进行交互以进行调试。 登录Deepseek开放平台 首先，登录Deepseek开放平台获取API密钥。 创建并复制 API 密钥 在 Deepseek 开放平台左侧边栏，找到“API 密钥”部分。点击它即可创建 API 密钥。创建后，请复制此密

Post Views: 42 本教程将指导您使用 Python 调用 DeepSeek 的 R1 大型模型 API。即使您没有任何编程经验，也可以轻松跟进。文章末尾还包含常见问题解答部分，建议您保存以备参考！ 步骤1. 准备 获取您的 API 密钥 首先，登录DeepSeek 平台并获取您的 API 密钥。 在“API 密钥”页面，点击“创建 API 密钥”并复制生成的密钥（例如 sk-12345

Post Views: 144 在今天这一期，我们将一起学习一种基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度的新思路，实测比 RAG 效果要好很多，整体的学习路径如下： 在开始学习之前，我们先了解一下，RAG 技术目前的局限性。 一、背景：RAG 的局限性 RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是目前大模型领域的一个热门方向。它将信息检索技术与生成式模

Post Views: 105 如何选择最适合自己的MCP资源库？ 面对这么多资源，如何选择最适合自己的呢？我根据实际经验给出以下建议： 根据技术水平选择： 零基础用户：推荐Fleur(Mac用户)或mcp.run(Web用户) 入门级开发者：Smithery.ai或Aimcp.info(中文用户)是理想选择 专业开发者：MCP官方仓库和MCP-Toolkit提供更多技术深度 根据使用场景选择：

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