【AI驱动】 本文探讨了在生成式人工智能中使用Ollama作为OpenAI替代方案的优势和步骤。Ollama允许在本地运行AI模型，避免数据外传风险且无需订阅费用，但需较高硬件资源。文章详细介绍了如何安装Ollama、加载矢量化文本到IRIS中，并通过实践示例展示如何基于背景提问。

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【API开发】 我将比较一种编程语言与另一种编程语言的性能结果。我从简单的操作开始，但后来转向更复杂的操作。 用例 我创建了一个 GET 方法，用于计算数字 n 的阶乘。例如，5！（读作 “five factorial”） 的计算方式如下 ...

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【如何集成API】 本教程详细介绍了如何使用Rust和Actix框架构建高性能API服务器，并结合MongoDB实现数据存储。通过具体案例演示了如何创建RESTful API，包括数据结构定义、路由设置和数据库连接管理，帮助开发者掌握Rust在构建可靠网络服务中的优势。

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【AI提示词模板】 面向产品经理，本篇文章介绍如何借助AI提示词完成产品上线前的最终检查，包括生成业务测试场景、优化定价策略、快速生成用户手册，保障产品顺利落地。

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【最佳API】 Character AI是一个基于神经语言模型的平台，专注于模拟与虚构或真实人物的对话，主要用于娱乐目的。尽管Character AI尚未推出官方API，但开发者可以通过非官方API与其交互。文章还评测了Character AI的工作原理、功能特点及应用场景，并推荐了Tavus API、OpenAI GPT API等替代方案，以满足更高级的AI对话需求。

【AI驱动】 本文介绍了如何利用InterSystems IRIS的嵌入式Python功能和OpenAI API构建一个自动化数据标注应用程序，用于处理非结构化数据。通过示例展示了如何为IRIS表中的记录分配关键字，这些关键字可用于数据搜索、分类及分析。文章详细说明了创建数据模型、定义关键字计算方法以及测试关键字生成的步骤，强调了自动化数据标注在提高效率方面的优势。

【最佳API】 本文详细介绍了WhatsApp Business App和WhatsApp Business API的特点及其适用场景，帮助企业根据客户流量规模、预算和技术能力选择最适合的解决方案。WhatsApp Business App适合中小企业，提供免费的基础功能；而WhatsApp Business API则适合高流量企业，提供更多扩展功能和安全群发能力。

【AI驱动】 DeepMind推出的OPRO优化方法是一种创新的提示技术，旨在通过迭代优化提示提升大型语言模型(LLM)的性能。该技术结合无梯度和梯度方法，通过生成多个解决方案探索最优解，显著提高了模型在特定任务上的表现。研究表明，OPRO优化的提示在GSM8K等数据集上比人类设计的提示性能提升高达50%。