Cognee自托管部署教程

宅男福音，你的电子老婆终于开源了！火爆全网，登顶 get up 热榜的开源项目来了！欢迎来到艾瑞虚拟主播诺萨玛的开源复刻版，现在就开始吧！让我们帮你配置第一个服务来源！ 项目亮点一览，支持自托管，实现七乘二十四小时全天候在线实时语音聊天，陪你畅聊每一天！ 可陪玩我的世界等热门游戏，跨平台无缝使用，兼容三十多种大模型， a p i 灵活接入，支持本地推理，简单部署即可运行，满足你对 ai 陪伴的所有想象。快来设置你的第一个服务来源，开启属于你的 ai 体验吧！

嗨，大家好，我是红头发蓝胖。本期视频分享一款小而美的宝藏笔记工具 mymers， 它是一个轻量级自托管的备忘录中心，方便轻松捕捉和分享你的想法。完全的开源无追踪和永久免费。 这个教程以 finn nars 为例，但其他的 nars 或者服务器上都可以通过 dawker 来进行部署。首先确保你的 finn nars 开启了 dawker 的 功能。 接着我们点击镜像仓库，在镜像仓库中搜索屏幕上的这个镜像名称，直接点击下载按钮， 选择标签，这里保持默认，然后点击确认成功。创建下载任务，点击本地镜像，可以看到下载的进度条，下载成功后上方会有一个提示，然后点击右侧的播放按钮，创建容器，容器名称可以保持默认，点击下一步档口设置，如果没有冲突就可以保持默认。 存储位置可以在本地创建一个 dk 的 文件夹，文件夹的名称就叫 memos， 然后点击确定， 接着选中这个文件夹，点击确认，这样就可以将容器中的文件夹映射到 nas 的 文件夹上。其他的环境变量、功能、网络和命令均保持默认。然后点击下一步，接着确认刚才设置的信息没有问题后点击创建容器。 创建成功后，点击左侧的容器按钮，点击右侧的连接，点击下方的段号就可以打开 memos。 初次使用，我们直接来创建自己的账号，设置你的用户名和密码，点击注册，这是一个管理员级别的账号， 在下方可以设置你想用的语言版本。点击注册后直接使用该账号进入到系统中，点击左侧 mymath 的 菜单，在这里可以快速记录你的想法和灵感。如果你的笔记习惯更倾向于发朋友圈或者发微博那样随手记下一句话或者一张图， 而不是长篇大论的文档，那么 mymath 简直是为你量身定做的，所以他也通常被视为浮墨笔记的开源，私有化的部署版本。 点击左下角的用户图标，然后选择语言，可以将它设置为简体中文。如果视频对你有点帮助的话，欢迎点赞、关注、评论、转发、支持一下，下期再见！

各位老许，你的电子老婆终于来了，通过本地部署或者调用 a p i， 就 能让 ai 伴侣陪你一起玩游戏聊天。神奇的网站推荐第三十七期，今天分享的是 点击开始就能亲手打造专属伴侣。你可以自由设定名字、性格、习惯，甚至它还能拥有听觉、视觉以及记忆，当然形象也是能自定义的角色。支持实时语音聊天，支持自托管部署，二十四小时全程陪伴就很有意思。

大家好，我是在珠三角地区从事制造业家电，在采购岗位工作了十余年，我结合了自己的工作经验，也知道制造业的痛点在哪，特别是在生产排单和供应链管理上，往往出现之后和错误，这些问题的根本原因 公司没有个高效的管理系统。今天给大家介绍一下企业低成本的语音 erp 系统，用 excel 表格联动 erp 用来做生产计划和供应商计划的排单交齐。很多企业其实也部署了 erp 系统，但就只发挥了百分之五十的功能， 仍然依赖手工账或者单独的 excel 表格管理，难以精准统计和预测，最后还是觉得不好用。 云 erp， 我是 部署在服务器上面的虚拟机，里面的系统就是大家所熟悉的拥有旗下的 t 加都是制造业企业用到最多的 erp 系统之一。现在大家看到的是我服务器官方授权激活过的，其实别的 erp 系统都是都是可以的，逻辑都是一样，因为 这家是我上一年帮一家公司部署好的，直接用域名登录就好了。而我的第一优势是做工厂采购，这张表就是我我日常在用的。而我第二优势就是在学习过服务器的相关知识， 因为 erp 实施人员有些不懂工厂，不熟悉公司的业务流程，而我一条龙部署完，这样就减少了有些企业五 it 人员的维护，简单高效、低成本。 我给大家简单演示一下我日常用的这张 excel 表格，去跟 erp 系统数据做联动。首先大家看到的是这张基础表，这张基础表的数据来源于我的 erp 系统的物料清单， 像这样的，你可可可以一个个去查，然后导出来，导出来就是这样的结构，导出来之后 就是做成像我这样子的，然后 p m c 计划的这张表是 p m c 部门提供的，然后它我以这个成品编码为例，它这里排了八十九，那咱们技术表正面 它就会全部引用过来，这些都是用函数引用的。我我以这个物料的编码为例，这里是八十九， 然后主计划是给到供应商排计划的，还是以店员为主这个编码，那这里也是八十九。他的数据来源于这五张白色数据表里面的 这五张数据表都是 erp 里面导出来的，我给大家看一下，限存量采购订单执行表、进进货单执行表、收货发存执行表，它这里一一能对上的。 所以说这里的结构就是产销存，它匹配这里面的数据， 现库存是二十吗？我们可以看一下他的库存是不是二十，这个是没错的。我们以这个编码为例， 排计划给到供应商单独复制一张表出来，比如说他二十七号已经排了八十九，我们不是还欠六十九吗？就把八十九删了，提前两天要回料吗？一般都是这样子做做的。计划吗？然后你这里点六十九之后， 呃，然后我们就把不需要供应商看到的信息就把它给隐藏，隐藏完之后我们就这样 粘贴为图片发给到供应商了，这样供应商也明白他他的计划。然后就是我不是还欠三十九吗？欠三十九在 erp 系统里面再补个订单给到供应商就可以了， 所以我提供的云 erp 系统加表格联动 erp 解决的这些痛点？ erp 系统其实只是辅助工具，它的功能负责记录销售库存采购的数据，而表格供应链管理联动 erp 数据让你生产计划自动计算， 管理物料需求排单给到供应商精准无不仅提升了管理效率，还减少了人为触，员工可以迅速上手，员工离职也不影响公司运作，让留存标准化。

做租赁生意，选独立部署还是托管部署租赁系统？很多商家纠结不已，其实选对了才安心，不踩坑，全网首发，深度对比，帮你看清真相，选择靠谱系统，安心经营！托管部署系统前期投入低，上手快， 但本质是租用平台的系统，商家没有数据主权，客户信息、经营数据都存储在平台服务器， 一旦平台出现故障、涨价或停止服务，商家的经营就会陷入停滞，风险极高，还容易踩坑。独立部署系统虽然前期投入稍高，但数据安全可控，所有数据存处在商家自有服务器，经营主动权完全在握， 杜绝被平台绑架的风险，让商家经营更安心。同时，独立部署系统支持可自定义功能，自主迭代，贴合商家长期发展需求，搭配智能风控、信用免押、全品类适配功能，一站式解决经营痛点。 选租赁系统，靠谱和安心才是关键。这款独立部署租赁系统帮你避开所有坑，安心经营，稳固盈利。独立部署托管部署租赁系统，选对安心靠谱不踩坑！

嘿，大家好，今天我们来聊一个特别酷的东西，它叫 openclaw， 可以 说这玩意儿正在彻底改变我们跟 ai 打交道的方式。咱们一起来快速上手，看看怎么拥有你自己的第一个 ai 智能体。 来，我们先来想一个问题啊，你现在每天在用的那个 ai， 是 不是感觉上，嗯，更像一个只会陪你聊天，跟你说话的机器人？他能给你写个文案，回答点问题，但就是没法真的帮你动手去干活，对吧？ 哎，如果你也受够了这种光说不练的 ai， 那 今天这个内容你可就来对了，因为我们今天就是要讨论怎么给 ai 装上真正的手和脚，让它从一个只会说的家伙变成一个能做事的行动派。 那么这个 open cloud 外号龙虾，它到底是个啥玩意呢？简单来说，你可以把它想象成一个 ai 管家，能直接上手操作你的电脑。 你琢磨一下，它能帮你自动刷网页，整理乱七八糟的文件、回复邮件，而且是七天二十四小时，连周段全年午休，这才叫真正的 ai 助理嘛。 好了，那想用上它，咱们先从最简单最快的一条路开始。这条路啊，可以说是专门为咱们普通用户量身定制的，我管它叫一箭上云方啊， 这个过程简单到什么程度呢？简直不敢相信。你只需要在字节跳动旗下的那个扣子平台上找到官方的模板，然后点一下部署。对，你没听错，就这么两步完事了。你根本不需要懂什么代码，也不需要知道服务器是啥。 所以你看啊，这个方万的门槛有多低？难度一颗星，不能再低了，特别适合咱们这种想在工作里偷偷懒，搞点自动化的上班族。而且他的沉稳模式也特别友好， 有个免费的基础版，日常用用完全够了。最爽的是什么？他是一价全包，就是说死付器啊，调用模式的钱啊，都算在里面了，没有任何乱七八糟的隐藏费用。 ok， 那 如果你觉得，哎，这个还不够，我想要更强大的功能，需要自己多一些控制权。那别急，咱们来看第二条路，自定义服务器这条路。这一条路呢，就需要你稍微动动手了，有点 diy 的 感觉。 首先你得自己去买个云服务器，然后用一些很基础的命令行，通过一个叫导壳的东西来安装。 openclock 听起来可能有点技术含量，但其实它给了你超大的自由度。 不过啊，这里有个很关键的点你得注意了，就是钱的问题，你看这个土云服务商给新客户的价格，哇，特别便宜对吧？一个月可能就一顿饭钱，但是一旦你续费，价格可能嗖的一下就翻了好几倍。所以啊，选这条路， 你得把这个长期成本给算进去。所以说，这条路的优点和缺点呢，那真的是一清二楚， 它性能强，网络稳，还有自己独立的公网 ip， 特别适合跑那种需要长时间挂机的大任务，比如大规模的抓网页数据。 但你千万别忘了，除了服务器的钱，你还得自己花钱去买大模型 a p i 的 调用次数，这可是一笔额外的隐形成本。 好，接下来咱们看第三条路。这条路啊，可以说是最看重隐私和数据安全的一个选择了，就是直接把这个 ai 智能体安在咱们自己的电脑上。 你可能会想，哇，在自己电脑上搞这个是不是特别复杂？以前是，但现在不一样了，现在有很多像智普 ai 出的澳龙这种一键安装包，把难度降得特别低。那它最大的好处是啥？当然是绝对的隐私安全， 你所有的数据，所有的文件，都老老实实待在你自己的硬盘上，而且速度那叫一个快啊，操作本地文件刷刷的零延迟。更牛的是什么？你要是再配上像欧拉玛这种本地模型，那就能做到真正的百分之百的零成本，永久免费用。 好了，三条路都摆在这了，那问题来了，面对这三种完全不一样的选择，到底哪条路才是最适合你的呢？ 来，我们看这张对比表，一下子就清楚了。如果你是技术小白，就想在办公室里快速用起来，那没得说，选扣子方案，五分钟就能上手。 如果你是高级玩家，需要一个稳定的公网 ip 来跑一些复杂的任务，那云 v p s 更适合你。 不过你得做好为 api 咪央花钱的准备。但如果你最在乎的是自己的数据安全，或者要处理一堆本地文件，那本地安装绝对是你的终极选择。 好，在你准备动手之前，咱们先停一下。有一个特别特别重要的事，我们必须得聊聊，就是怎么安全的、负责任的用它。 这里的安全建议分两种情况，你可得听仔细了。如果你用的是云服务器，那你的服务器就是你的命根子。那个 mfa 多重验证，你必须一定务必要打开，防止被黑客给端了。 那如果你是在自己电脑上用，记住一句话，任何来路不明的所谓技能包都别碰，就把它当成病毒，千万别运行，不然你的个人文件可能就危险了。 你看这句话我觉得说的太到位了，我们正在经历一个巨大的转变，以前 ai 是 给你建议，给你一段话， 现在呢？ ai 是 直接替你执行，帮你完成一个动作，这可不只是快了一点点，这是整个工作模式的进化，对吧？ 好了，现在一个七天二十四小时待命，永远不会累的数字员工已经站在你面前了，那么你准备交给他的第一个任务会是什么呢？ 是帮你整理那些烦人的报表？还是去网上帮你盯着各种信息，又或者是处理那些你早就想甩掉的琐事？未来真的来了，现在就看你的了。

大家好，今天我为大家演示 cloudflair ai search 的 配置和使用流程。 ai search 是 cloudflair 推出的托管式 rug 服务，它能够自动锁隐您的知识库，并通过自然语言查询并返回精准答案。 与传统方案相比， ai search 的 优势在于您不需要自建向量数据库，不需要管理 gpu 服务器。 ai search 与 cloud flair 全球网络深度集成，可以快速构建生产级的智能搜索应用。 接下来我将从零开始演示如何快速搭建一个简单的知识库问答系统。 首先我们登录 cloudflair 控制台，导航到左侧菜单的 ai search 页面，点击 create 按钮，创建势力， 点击 get starting。 我 们可以看到，创建 ai search 需要首先选择数据源。 cloudflair 目前支持 r 二存储和获取网站数据两种模式。如果选择 website 为数据源， ai search 会自动爬取网站页面。那今天我们以 r 二为例。 另外，我们还需要准备 ai gateway 后续的配置中文本向量化查询、重写答案的生成，这些环节都需要通过 ai gateway 来调用相应的模型。 好的，那我已经提前准备好了 r 二筒，并且存放了几个 pdf 文件用于今天的演示。 ai search 支持纯文本文件类型，比如 txt、 json， js， 还支持复文本文件类型，比如 pdf、 html， csv、 png 等等。 ai search 会将复文本文件类型转化成 markdown 格式。那下一步呢？我们来创建 ai gateway。 ai search 会在不同的阶段通过 ai gateway 调用 work ai 模型完成处理。 我们点击创建 gateway， 给我们的 gateway 起一个名字， 其他的配置保持默认就可以点击创建。 好的，下面我们来创建 ai search。 选择创建，这里选择我们的 r 二筒。 下面的 pass filter 可以 控制数据库的路径。由于我们的文件放在根目录，这里就不需要配置了。点击下一步。 第二步选择我们刚刚创建的 ai case。 下一步， 嵌入模型负责将文本转化为向量，这是语义剪辑的基础。 cloudflair workers ai 内置多种模型，免去了用户自己处理数据的复杂过程。这里我们选择默认的千万模型。 文本切分是指向量化之前将大文档拆分为更小的内容片段。 ai search 采用递归式切分方式，优先在段落或句子的自然边界进行拆分，如果内容仍然过大，再继续细分，以保证剪辑效果。 overlap 的 作用是让相邻的内容切分之间保留一部分重叠文本，避免关键信息被切断。这样在语义简锁时上下文更完整，结果命中也更准确。 下一步，这里我们选择一个模型用于回复。 重新排序的作用是在初步检测完成后，系统会使用第二个模型对结果进行重新打分和排序，再输出最终的结果，这样可以提高 ai search 查询结果的质量。 好的，下面是最大回复结果的数量以及相似度域值，这里我们点击默认即可。下一步， 基于相似度的缓存，它允许 ai search 对 语义相近的查询直接命中 coller 缓存，而不是每次都生成全新的答案。这样可以附用相似问题的结果，既降低了成本，又显著提高响应速度。这里我们也选择默认即可。下一步 我们来给这个 ai search 实力起一个名字， 这里 service api token 的 作用是赋予 ai search 访问和配置 cloudflair 账户资源的权限，比如 r 二 vectorize 和 workers ai， 没有它， ai search 就 无法缩影数据或响应查询。 这里我们可以创建一个新的，或者使用现有。最后我们点击 create， 这样我们的 ai search 就 创建完成。

前段时间看到一个朋友做了一个小程序啊，他好像用的是那个微信云托管的，不像我们以前做小程序，比方说我们是常规的啊，就是我买台服务器，是不是然后把我的服务接口部署上去？ 但是那兄弟跟我说，他说用那个微信云托管，我之之前从来没用过，后面我了解一下之后，哦， 原来就相当于是说你的服务器不用买了，你就直接用微信云托管，他里面比方说获取那个用户信息啊，微信支付啊，他都是走他内部的那套接口逻辑了，就是你也不需要去买域名，他就直接内部就直接在那个接口里面就做了，做了做了，做了调用了，就直接给你打通了， 然后他同时但他其实底层逻辑肯定还是阿里云嘛，然后他上面又有一个数据库，然后做了一个那个 github 一个界面打包，然后他代码是部署在那个 github 上面， 艾玛，一提交自动打包部署贼 nice， 他 演示给你给我看，真的，我这个之前从来没用过，到以后如果说我要是给别人做小程序，我就要用这套方案，兄弟们，你们有没有用过这个东西啊？就是微信云托管，但是还有个方案，就是那个微信云函数，我就觉得有点那个真的维护起来就有点头麻了。我之前看过一个项目啊， 各种函数全部都是在服务上面，一个函数一个函数的那个，我就真的没想明白为什么要用这个逻辑，这个逻辑怎么维护啊？怎么后面怎么玩的玩不动啊？我感觉那个看起来真的就麻烦，但是用托管这个我觉得看了下之后我觉得很香，以后小程序可以用这种方式方案。

手把手教你在闲置电脑上稳定部署 openclo， 零成本开启 ai 认证体验。这是我在十六年前的老古董电脑上面成功部署的 openclo， 现在已经平稳运行九天了， 超级丝滑。接下来我会分三期来分享我的部署经验。温馨提示，本教程仅做技术交流，操作前请备份好数据，风险自担，合规使用。今天是第一期部署逻辑还应件准备。我计划的部署方式是本地老电脑部署 openclo， 加调用大模型二 p i， 构建专属于自己的本地 ai 工作基站。 所以第一步是看 open core 的 本地部署硬件要求，这是 open core 官网对于硬件设备的描述， 结合多个可信源，总结下来目前比较靠谱的硬件配置要求如下，我的老电脑都是刚刚好满足可以开启第二步准备。这一步的逻辑是求稳 不熟后的机器基本二十四小时开机，所以需要有良好的散热焊硬件状态。需要准备的东西，拆机工具，清灰套装、散热硅脂、无水酒精。先迁移所有老电脑数据，一定要先迁移备份数据，拆机清灰换硅脂。 这一步千万小心各种排线，否则一不小心老电脑就废了。装好机器以后启动看看是否可以正常点亮，没问题的话你就已经完成硬件准备了。 恭喜你，到这里就和我一起走完了 ai ai 阵的入门的第一步。接下来一年时间我会专注于 ai ai 阵赛道，后续会持续为大家输出各种避坑指南、进阶玩法以及 ai 商业化的探索。下期手把手教你怎样重装系统抗依赖，让旧电脑焕发新生，记得点个关注！

大家好，分享一下我一个管理小工具吧，它是一个 pwa 的 web 工具，我分步骤跟大家说。首先是工具和环境部署，核心就只有 get 和 github， 这两个是代码托管平台，你想理解的话可以看两个科普视频，不想理解的话直接跟任何一个 ai 说，我需要在我的设备上部署，请给我具体的操作步骤，然后跟着一步一步做就可以了。 唯一需要明白的就是这两个东西可以让你的本地文件和 github 上建立的 repository 同步，而这一个 github 上的同步又影响了你后续的部署和使用。那么把它们两个搞定之后，基本上后续的操作就只用到 ai 对 话和 vs code 了。 vs code 也很好下载，在新手阶段，你可以把它当成一个查看编辑上传的连接器，需要用到基本上只有 live preview 和 live server， 去查看 ai 给你的这些东西有没有满足你的需求。然后 ai 的 话，我就只推荐 cloud， cloud 写代码是真的强， codex 的 话新手不太推荐，因为它不够直观。 jimmy 的 我一直没搞懂它要怎么使用，那么这一切只需要一个 google 账号，在每一个平台都可以通用的，而且都有免费的额度。另外两个小工具，一个是 贴图，一个是翻译。接下来第二步骤是产品构想，这个就见仁见智了，没有任何需要强调的，你只要最终能够清楚你需要什么样的功能，落成一个什么样的形态就可以了。可以跟 ai 对 话，去帮助你 figure 出来想要什么。然后也可以直接把产品需求文档发给你的 ai。 那 么接下来开始写代码之前，首先要强调你的 文件结构，文件结构非常的重要，因为网页调用的时候，它是根据你的命名以及层级关系来决定的，如果这里出问题的话，它很容易报错，而且改起来就很麻烦。所以你一开始在你部署到 github 上之前，就要把文件结构确定好，一个是让 ai 帮你确定文件结构，另一个你要确定你的 ai 知道文件结构是什么样子 的。然后第二点存储方式，首先 local storage， 它肯定是更简洁，文件体量更小，而且基本上纯前端就可以去搞定一切， 它占用的是浏览器内存，所以就带来它数据不能跨设备。而且如果你是一个 iphone 用户的话，我想你也不愿意你的网页像滚雪球一样越来越大吧。所以我个人是非常建议做一个云端存存储的， 云端存储它就是会前期麻烦一点，因为你需要做一个云端的数据库，但是这一切 ai 都可以帮你完成，你只需要告诉它我要上云端，留一个接口给我就可以了。那么接下来就是开发，我的开发是完全跟 ai 在 网页的对话里去进行的，我都没有用到 cloud code， color code 它是一个插件，后续的话你可以用它来再提升一波效率，但是它要钱啊，所以我现在就在网页用免费的 layme 已经够用了。这个阶段你的角色就是一个代码搬运工， 在网页端吧啦吧啦跟 ai 聊天，让它生成修改和迭代，然后你自己在 vsco 的 上查看有没有满足你的需求，不对的地方直接就丢给 ai， 然后报错也直接丢给 ai 就 ok 了。 plod 在 网页端有几个小技巧，一个是如果你的这个工具它有不同的功能模块， 你可以分成不同的对话窗口去让它同步开放，这个可以提效，而且对于 ai 来说，它理解上下文也会更容易嘛。再一个是如果你不知道自己说的准不准确，就甩截图给他，甩报错信息给他。 开发过程中一定要记得定期部署到你的 github， 一 方面留档嘛，一方面方便版本管理，你后续出了问题随时都可以回滚的。那么在最终你觉得啊，这个工具已经可以为我所用了，就部署用 versio 登你的 github 账号，选择对应的项目，点击 deploy 就 可以了。之后你每次部署 versio 都会自动重新部署， 重新生成一个域名，你拿着这个域名在任何设备上都可以访问。当然这个域名需要登你的 versio 账号啊，所以你那个设备上需要有能登 versio 的 环境。 我就是一个纯小白，我本科学的是建筑，我的经验就是你多跟 ai 聊，很多东西学起来比你想象的快，在路上去学习啊，你就什么不懂了再去学，无所谓的。希望我的这个东西分享有能够帮到你。