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流萤前瞻Q版桌宠，可以实时Ai对话，部署流程简单便捷。

这个视频主要展示流萤猫ai对话。之前有b站up主开源了流萤猫AI，但经过我的多次尝试后都没办法运行，于是我就想着用其它方法制作流萤猫。 流萤AI的q版桌宠live2d模型来自于b站up主：是依七哒（live2d模型现已无法获得） 部署程序是github上开源的https://github.com/swordswind/ai_virtual_mate_web（分网页版和桌宠版） 作者：枫影剑wind 使用方法：将live2d模型导入至程序中，然后添加语音合成系统，首先要获得APIkey（免费）具体教程后面再出吧。 缺点是每次电脑开机都要重新部署（但操作简单小白易上手，用Python会出很多问题）

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1+1u003E2｜Dify中调用Ragflow知识库超详细步骤

PanSir超详细教学Dify中调用Ragflow MCP，内容满满，一次掌握！ --------------------------以下是本视频中提到的内容----------------------------- ##Dify 与 Ragflow 的github链接（自行删掉文字）： Dify：https冒号//github.com/langgenius/dify点git Ragflow：https冒号//github.com/infiniflow/ragflow点git #如果打不开，可以到PanSir的飞书文档中下载离线包## ##Ragflow 指定容器启动与关闭命令 启动: docker compose -r rag_flow up -d 关闭: docker compose -r rag_flow down ##Dify 默认容器启动与关闭命令 启动：docker compose up -d 关闭: docker compose down ##Dify插件 MCP SSE 授权命令 { "server_name": {  "url": "http://host.docker.internal:19999/sse",  "headers": {"api_key":"改成自己的apikey"}, "timeout": 60,  "sse_read_timeout": 300 }} ##Dify演示工作流中参数格式转换python代码 def main(arg1: str, arg2: str, arg3:str) -> dict:   import json   inner_dict = {     "dataset_ids": [arg1],     "documents_ids": [arg2],     "question": arg3   }   json_string_output = json.dumps(inner_dict, ensure_ascii=False)   return {     "result": json_string_output   }

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