如何获取 truora 开放平台 API Key 密钥（分步指南）
2024/12/16
在身份验证和用户管理领域，truora 开放平台提供了一套全面的工具，能够简化开发者在创建和集成身份验证流程中的工作。通过获取该 API 的密钥，您可以访问其丰富的功能，如身份验证、文档管理、面部识别等服务。本文将指导你如何获取truora...
8个跨平台数据库API的比较
【最佳API】
在由现代技术驱动的世界里，软件应用程序期望能够无缝运行于各种平台和环境之中。这种互操作性的一个关键组成部分是数据库 API，它使应用程序能够与数据库交互，而不管底层平台如何。对于致力于构建稳健、功能丰富且可扩展应用程序的开发人员而言，跨平台...
2024/12/16
使用 TypeScript、PostgreSQL 和 Prisma 构建后端：持续集成与部署
【如何集成API】
在本系列的第四部分内容里，我们将借助[GitHub Actions]( ## 介绍 __该系列的目标是通过解决一个具体问题：在线课程的评分系统，__探索和演示现代后端的不同模式、问题和架构。选择这个问题是因为它涉及多种关系类型，而且...
2024/12/16
使用 WhatsApp Cloud API 和 Node.js 构建自动化电子商务应用程序
【API使用场景】
2022 年 5 月，Meta（该公司前身为 Facebook，旗下拥有 WhatsApp）宣布向公众开放 WhatsApp Business API。本文旨在引领您进入Meta所带来的奇妙世界，在那里，WhatsApp聊天机器人能够助您一...
2024/12/16
小狐狸ChatGPT付费创作系统部署方法
【API开发】
如果我们想自己搭建一个gpt应该怎么做？篇文章给大家讲一下小狐狸ChatGPT付费创作系统部署方法，可以通过这个源码对接上相关接口，部署一个属于自己的gpt，以后可以直接去自己的gpt这边使用ai。 在下面开始之前，首先，访问 幂简集...
2024/12/16
如何使用 Web Scraper API 高效采集 Facebook 用户帖子信息
【API开发】
前言 如今很多企业依赖于实时数据来把握市场趋势，Web Scraper API 提供了一种高效、自动化的数据获取方式，使公司能够低成本地收集到大规模的公开数据。相较于手动收集信息，Web Scraper API 不仅更快更准确，还能帮...
2024/12/15
API 的三种类型：REST、GraphQL 和异步 API 的优缺点分析
【API设计】
导读：在这份学习指南中，我们将和大家一起了解 REST、GraphQL 和异步 API 的优缺点，以及这三种技术在现实生活中的理想用例。 API 在现代软件开发领域在发挥着举足轻重的作用。 目前，有三种主流类型的API，...
2024/12/15
ML.NET 示例：图像分类模型训练-首选API（基于原生TensorFlow迁移学习）
【AI驱动】
| ML.NET 版本 | API 类型 | 状态 | 应用程序类型 | 数据类型 | 场景 | 机器学习任务 | 算法 | |---------------|------------|--------|------------------...
2024/12/15
十行代码就能搞定深度学习？飞桨框架高层API，一起轻松玩转AI
【API产品】
高层 API，What 深度学习作为人工智能时代的核心技术，近年来无论学术、还是工业领域，均发挥着愈加重要的作用。然而，深度学习理论太难学，开发过程太复杂，又将许多人拒之于深度学习的门外。为了简化深度学习的学习过程、降低深度学习的开...
2024/12/15
利用腾讯云轻量应用服务器构建后端API，轻松打造PDF转Word的小程序工具
【API产品】
大家日常工作当中有时候需要把Excel转换为pdf打印或者转换为图片进行分享，目前有许多在线工具，不过大部分都是需要看激励广告或者收费才可以正常使用，今天给大家分享通过微信小程序自己搭建一个Excel转换工具，随时随地使用免受付费或者看广告...
2024/12/15
大规模分布式架构中，怎样设计和选择 API 限流技术？
【API设计】
一、为什么需要限流 我们为什么需要限流？相信你在设计所有系统的时候，都会首先问自己这样一个问题。API 限流需要解决的问题 之所以会有限流这个问题，是因为我们生活在一个资源有限的社会当中，当资源供不应求的时候，就会引发一...
2024/12/15
LLM之RAG实战（三十）| 探索RAG语义分块策略
【AI驱动】
在LLM之RAG实战（二十九）| 探索RAG PDF解析解析文档后，我们可以获得结构化或半结构化的数据。现在的主要任务是将它们分解成更小的块来提取详细的特征，然后嵌入这些特征来表示它们的语义，其在RAG中的位置如图1所示： ...
2024/12/14
LLM之RAG实战（二十四）| LlamaIndex高级检索（三）：句子窗口检索
【AI驱动】
这是本系列关于高级检索技术的第三篇文章，之前的两篇分别介绍构建基本的RAG和父文档检索技术，本文我们将深入研究句子窗口检索技术。我将介绍如何设置它，并使用TruEval来测量其性能，并将其性能与我们在前几篇文章中介绍的其他技术进行比较。 ...
2024/12/14
LLM之RAG实战（三十五）| 使用LangChain的3种query扩展来优化RAG
【AI驱动】
RAG有时无法从矢量数据库中检索到正确的文档。比如我们问如下问题： 从1980年到1990年，国际象棋的规则是什么？ RAG在矢量数据库中进行相似性搜索，来查询与国际象棋规则问题相关的相关文档。然而，在某些情况下...
2024/12/14
LLM之RAG实战（二十二）| LlamaIndex 高级搜索（一）构建完整的基本 RAG 框架（包括 RAG 评估）
【AI驱动】
在RAG（retrieval Augmented Generation，检索增强生成）系统中，检索到文本的质量对大型语言模型生成响应的质量是非常重要的。检索到的与回答用户查询相关的文本质量越高，你的答案就越有根据和相关性，也更容易防止LLM...
2024/12/14
LLM之RAG实战（三十九）| 高级RAG技术全面解析
【AI驱动】
一、高级RAG概述 基本 RAG 的工作流程可分为三个步骤：索引、检索和生成。在索引阶段，文本被转换为嵌入，然后存储在向量数据库中以创建可搜索的索引。在检索步骤中，用户的查询也被转...
2024/12/14
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