AI教程

先准备不含敏感资料的办公改写、表格提取和代码解释任务；看输出能否复核、是否需要 API 和团队账号管理，再做选择。

按 garak 0.17.0 配置自有模型的 REST 入口，先验证报告链路，再运行单个编码探针，读取 JSONL 与 HTML 报告并形成复测记录。

在新版 Dify Workflow 中配置三类问题，将产品操作分派给已发布 Agent，退款投诉输出待人工摘要，并用边界问题核对路由和结果。

用 DeepEval 4.2.7 的 HallucinationMetric 将 AI 回答与可信上下文对照，准备正反样例、保存分数和理由，解释版本评分方向与裁判局限。

先验证 Dify 已发布应用链接，再把 iframe 或聊天气泡放入网站；提供 WordPress HTML 放置步骤、手机检查和 CSP/脚本故障排查。

用固定客服分类用例比较两版提示词：配置 JSON 与类别断言，运行 promptfoo，导出失败输入和输出；离线演示与真实模型评测的边界也逐项说明。

在 Dify 安装并配置 DeepSeek 模型供应商，用固定输入检查 LLM 和 Output 的首次回答，并区分密钥、模型名与知识库向量模型。

先选定精确模型和量化方案，阅读模型卡与许可，再在自己的硬件上跑最小请求；显存数字不能单独证明可稳定运行。

先列出要使用的具体入口和模型名，再用三个固定任务记录事实准确性、格式遵守和复核成本；不要把品牌名当成固定能力。

“实时”先问清是联网搜索、工具调用还是模型知识更新时间；把每次回答附带的来源、时间和无法核实内容单独验收。