【API产品】 本文总结了作者在盒马智能客服的落地场景下的一些思考，从工程的角度阐述对Agent应用重要的稳定性因素和一些解法。 一、背景 随着大模型技术的发展，越来越多的大模型应用开始涌现，并且应用到越来越多的业务场景中，比如AIGC生图、小...

【API使用场景】 所谓数据可视化，我们可以理解为从宏观角度来看一眼就能看出来整个数据的占比，走向。对于数据可视化，很多互联网公司是很看重这一块的，包括大厂；就比如阿里的淘宝，双十一的时候往往就需要将消费者的一些数据通过图的形式展现出来。接下来我们就来实现一个天气的数据可视化（移动端开发）。

【API使用场景】 让我们谈谈缓存！我们将介绍缓存的基础知识，ASP.NET核心应用程序中的内存缓存等。我们将构建一个简单的.NET 8 Web API，它可以帮助演示如何从应用程序的内存缓存中设置和获取缓存条目。缓存可以显著提高API的性能，如果有效地实现，还可以帮助节省大量成本。

【API使用场景】 无论您需要自然语言处理、计算机视觉还是其他 AI 功能，Azure AI 服务都能提供可扩展且高效的解决方案。本文将指导您配置 Azure AI 服务资源并将其集成到您的应用程序中。

【API设计】 文章总结了API设计中应遵循的重要原则。首先强调了签名的重要性，通过将请求参数、时间戳和密钥拼接后进行hash算法处理生成签名，以防止数据被篡改，并通过时间戳限制请求的有效期。在数据安全方面，建议对敏感数据进行加密，如使用AES对称加密算法保护用户密码等重要信息。此外，文章还提出了其他设计要点，包括设置IP白名单以限制访问来源、实施限流策略以避免服务过载、进行严格的参数校验以拦截无效请求、统一返回值和异常处理以简化维护工作、记录详细的请求日志以便快速定位问题、设计幂等接口以避免重复操作、限制批量接口的记录条数以防止超时、进行压力测试以评估接口性能、采用异步处理以提升性能、对敏感数据进行脱敏处理以保护隐私、提供完整的接口文档以降低对接成本、合理选择请求方式、利用请求头传递公共参数、设计批量接口以提高通用性以及遵循职责单一原则以降低维护难度。这些军规旨在帮助开发者设计出更安全、高效、易维护的API接口。

【API使用场景】 文心一言的网页版和APP版本确实为广大普通用户提供了一个探索丰富AI能力的低成本、高乐趣的平台。要写出高质量的提示词，对普通用户来说还是困难的，APP“发现"板块，通过UGC分享，能让小白用户也快速上手。

【AI驱动】 我想做一个尝试，看看能不能用尽量清晰的逻辑，给“AI外行人士”（当然，我也是）引入一下LangChain，试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册，本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。

【AI驱动】 本文将一步一步造一个可以通过 API 连接 Unsplash 图片库获取图片的 GPT，并可以用 DALL-E 对其进行重绘。

【AI驱动】 在使用ChatGPT进行学术论文润色时，需要使用明确清晰的提示词指令来指导ChatGPT如何进行修改。这些指令包括你希望改进的具体方面，例如语言、语法、句子结构、逻辑连贯性等等。

【API使用场景】 本文并非逐步再现概念验证流程的详细指南，但会介绍在虚幻引擎中处理异步设计的一些最佳实践。在本教程中，我们不会粘贴任何蓝图片段以呈现更好的视觉效果，但是BP_PlacesAPI_Helper蓝图将在本教程最后“按原样”提供。这意味着它“不受支持”，只是为了快速验证相关概念，生产就绪版本需要更多的验证步骤。

【技术杂货铺】 JS 的力量应该以不妨碍搜索引擎访问和索引您的内容的方式加以利用。通过我们概述的这些 JS SEO 技巧，您将增强内容的可发现性，确保您的应用程序对爬虫友好，并最终提高搜索引擎排名。

【AI驱动】 信息检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)是一种强大的技术,能够显著提升大型语言模型的性能。RAG框架巧妙地结合了基于检索的系统和生成模型的优势，可以生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。随着对先进人工智能解决方案需求的不断增长，GitHub上涌现出众多开源RAG框架,每一个都提供了独特的功能和特性。

【最佳API】 今天，我为大家整理了一些目前市场上免费大模型API，不仅能帮你轻松上手AI开发，还能有效降低成本。为了稳定开发并投入生产使用，只整理了合法API渠道，没有逆向的API。

【学习各类API】 这篇文章提供了一个简单的教程，教初学者如何在国外云服务器上使用宝塔面板搭建Midjourney代理。首先，需要获取Midjourney账号的一些关键参数，包括服务器ID、频道ID、用户Token和sessionID。然后，通过Docker在服务器上部署Midjourney代理，涉及安装Docker管理器、下载镜像、创建容器并配置参数。最终，通过访问特定URL来确认代理是否成功搭建。这个教程适合那些希望在国内使用Midjourney服务的用户。

【API设计】 本文深入探讨了提升系统性能和优化技术的关键策略，包括并行处理、最小化事务范围、缓存应用、合理使用线程池、服务预热、缓存对齐、减少对象产生、并发处理、异步处理以及循环优化等十二个方面。文章强调了在高并发场景下，通过减少事务范围和合理使用缓存来提升系统响应速度和可靠性。同时，讨论了线程池的配置和监控、服务预热、缓存对齐以及减少对象产生的重要性，这些措施有助于降低系统延迟和提高吞吐量。