通常傅况下，壤入式 Bl 拥有| 入场景，具体如下 国数据可视化与分析结果骸入: 包含单一国表谋入、仪表板页面和数据大屏 投入 图设计与编辑能力凡入: 包全仪表板/ 数据大屏设计器戏入、B| 功能模块注入; 国平台整体戏入: 包全数据接入到可视化分析的全流程支持、代码与接口的 开放性支持; 国其他嵌入: 与办公坎件对接，例如钉钉、企业敏售、飞书等，以及OEM 白 标定制。 DataEase 广入式版的优势体现在以下方面: 图按月选代，稳定升级; DataEase 软件产品控月稳定选代，ISV 可以在授权 的大版本范围内免费升级; 图 简单易用,资源丰富: DataEase 内有丰富的文档与视频字习资源，同 时有大量并持续更新的精美模板可供免费使用，大大降低用户的上手成本。 门户凡入 模块窗入 外 DataEase 庶入式版功能架构 DataEase 开源数据可视化分析平台的伐入式版本支持单点登录系统以及与第三方权限管理系统的对接。ISV 有效降低技术实现成本。 人 应用功能层 前技术层 平台API层 ataEase 开有下天可和化析平台 DataEase 购入式版支持多种方式的洲入: 图 图表嵌入: 衬单个图表/ 表格注入到系统中，辅押用户进行决 图仪表板/ 数据大屏谋入; 将设计好的仪表板 /数据大屏集成到第三方系统，支持通过传递参数过泪数据，同时支持联动、跳转、下钻、 过 下等自助式分析操作，快速增强业务系统的可视化分析能力;

行为的对比——这是一个 值得遵循的好规则。 使用指令式的语气来编写提交信息，比如使用“Fix bug”而非“Fixed bug”或“Fixes bug”。 这里是一份 最初由 Tim Pope 写的模板： 首字母大写的摘要（不多于 50 个字符） 如果必要的话，加入更详细的解释文字。在大概 72 个字符的时候换行。 在某些情形下，第一行被当作一封电子邮件的标题，剩下的文本作为正文。 分隔摘要与 有大量类似这样的接口来获得关于组织、项目、问题、提交的信息 — 差不多就是你能在 GitHub 上看到的所 有东西。 甚至可以使用 API 来渲染任意 Markdown 或寻找一个 .gitignore 模板。 $ curl https://api.github.com/gitignore/templates/Java { "name": "Java", "source": "*.class 你提交的时候， Git 会使用该文件的内容作为提交的默认初 始化信息。 创建的自定义提交模版中的值可以用来提示自己或他人适当的提交格式和风格。 例如：考虑以下 ~/.gitmessage.txt 模板文件： Subject line (try to keep under 50 characters) Multi-line description of commit, feel free to

为的对比——这是一个值得遵循的好规则。 使用指令式的语气来编写提交信 息，比如使用“Fix bug”而非“Fixed bug”或“Fixes bug”。 这里是一份 最初由 Tim Pope 写的模板： 首字母大写的摘要（不多于 50 个字符） 如果必要的话，加入更详细的解释文字。在大概 72 个字符的时候换行。 在某些情形下，第一行被当作一封电子邮件的标题，剩下的文本作为正文。 分隔摘要与 有大量类似这样的接口来获得关于组织、项目、问题、提交的信息 — 差不多 就是你能在 GitHub 上看到的所有东西。 甚至可以使用 API 来渲染任意 Markdown 或寻找一个 .gitignore 模板。 $ curl https://api.github.com/gitignore/templates/Java { "name": "Java", "source": "*.class 的时候， Git 会使用 该文件的内容作为提交的默认初始化信息。 创建的自定义提交模版中的值可 以用来提示自己或他人适当的提交格式和风格。 例如：考虑以下 ~/.gitmessage.txt 模板文件： Subject line (try to keep under 50 characters) Multi-line description of commit, feel free to

添加EDS支持（Endpoint Discovery Service)。 近日，OpenYurt v1.3.0发布，版本特性更新如下： • 重构Openyurt控制平面组件； • 允许用户为静态Pod定义Pod模板和升级模 型； • NodePort Service支持节点池隔离。 近日，Rainbond v5.14.0发布，版本特性更新 如下： • 各语言源码构建包版本升级； • 支持一键删除应用及应用下相关资源； 人工智能模型组开展最大规模的红队演习，AI Village和DEF CON希望能培养出处理人工智能 系统漏洞的研究者社区。事实证明，大语言模型 的锁定难度远超想象，部分原因在于所谓“提示 词注入”技术。人工智能研究员Simon Willison 详细介绍了提示词注入的危险，这种技术可以令 语言模型偏离正轨，执行创建者想要回避的操 作。在DEF CON大会期间，参与者将通过主办方 提供的笔记本电脑定时访问多个大语言模型。并 将

系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 设计情感曲线：规划文本中情感强度的变化趋势 4. 选择情感触发点：在文本中植入情感元素的关键位置 5. 构建情感场景：创造能引发情感共鸣的具体场景或细节 6. 生成情感融入提示：创建引导AI注入情感元素的提示语 应用示例 情感词汇选择 语气调节 意象构建 情感节奏控制 假设需要AI生成一篇关于“离别”主题的短文，可以使用EIS来指导AI更好 地融入情感元素。 情感分析： ▪

系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 表1-3-3提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 设计情感曲线：规划文本中情感强度的变化趋势 4. 选择情感触发点：在文本中植入情感元素的关键位置 5. 构建情感场景：创造能引发情感共鸣的具体场景或细节 6. 生成情感融入提示：创建引导AI注入情感元素的提示语 应用示例 情感词汇选择 语气调节 意象构建 情感节奏控制 假设需要AI生成一篇关于“离别”主题的短文，可以使用EIS来指导AI更好 地融入情感元素。 情感分析： ▪

源生态的发展产生了积极的影响，为全球开发者提供了更多创新和应用的可能。 中国开源模型从最初的质疑中崛起，逐步赢得了广泛认可。这不仅彰显了中国开源模型从追 随者到行业引领者的跨越式成长，也为全球人工智能发展注入了新的活力与动力。中国开源模型 的成功并非偶然。在政府对人工智能产业的持续支持以及国内人工智能行业对模型研发的巨额投 入下，从基础算法到行业应用、从算力基础设施到数据资源整合，中国人工智能生态体系正在迅 整理。 展望 2024 年，中国开源模型的发展展现了技术、生态和社会价值之间的深度协同。无论是从技 术创新到社区建设，还是从行业实践到合规探索，中国开源生态体系的完善正在为全球人工智能 发展注入源源不断的动力。 在 Hugging Face，我们坚信开源是推动人工智能技术进步和生态繁荣的核心力量。开源 不仅能够打破技术壁垒，促进全球开发者之间的协作与创新，还能推动技术的普惠化，让更多的 AI 应用的发展趋势。 自 ChatGPT 发布以来，应用构建方式大致经历了三个阶段。 首先是基于单一提示词模板的聊天助手类应用，此阶段重点关注模型和提示词的安全性以及 模型输出的可控性。例如，garak 可用于检测模型幻觉、数据泄露和生成毒性内容等问题；rebuff 则针对提示词注入进行检测；DSPy 框架提供了系统高效的编程方法，帮助解决应用开发中的 提示编写问题；而 LMFormat Enforcer、Guidance

它的核心在于研究人类如何与 LLM 更好地进行“沟通”， 找到让 LLM 能够准确理解人类意图的方法。提示词工程探 索如何以 LLM 可以解析的方式来表达需要它完成的任务， 寻找 LLM 的“最佳输入形式”。通过注入提示词，提示词 工程建立了一套“人机交互语法”，来更精准地向 LLM 传 达想要它生成何种输出的指令。这为人们与 LLM 之间建立 高效、准确的“沟通桥梁”提供了可能性。什么“链式思考 1 1 的语言。不过他会成为一种强大的遗留语言。新语言的诞生缺失可以忽略 C++ 原有的假定和负债，但是面临语言上涉及的相同问题，未必都能拥有完美的方 案。日积月累，负债也会越来越多，改进的程度未必赶上 C++ 的革新程度。 例如模板技术在 Java 和 Go 中的诞生过程就可见一斑。之前人们强调语言保持 简洁性，到头来仍旧会添加了这些内容，不仅语言超着复杂方面进化，实现功 力未必赶得上 C++。Bjarne 说过，世界上只有两种语言，一种没人用，另一 OpenTiny 是企业级前端开发解决方 案，于 2023.7.8 正式宣布开源。 适配 PC 端 / 移动端等多端，涵盖 Vue2 / Vue3 / Angular 多技术栈，拥有 主题配置系统 / 中后台模板 / CLI 命 令行等效率提升工具。 重磅官宣 2023 年度开源官宣。 Apache 软件基金会于美国时间 2023 年 6 月 28 日宣布 Kvrocks 从孵 化器毕业成为顶级项目。

Finetuner, 它可以 让用户根据企业的独特需求对神经搜索系统进行调整。 图表 40 ：Jina 产品矩阵 资料来源：Jina 官网 Jina AI 已经受到社区的积极认可，并且受到资本不断注入。自 2020 年 2 月成立至今，公司已经创建 了超过 1,000 个用户的大规模开发者社区。Jina 仅用了 18 个月的时间在 GitHub 上吸引了大量用户， GitHub stars 达到 AppFlowy，没有供应商锁定的问题。其次，向用户提供了定制与扩展功能。企业或者团 队用户可以使用开放的核心代码库以定制的方式设计和修改 AppFlowy ；无编码经验的个人用户可以使 用社区驱动的工具箱，包括模板、插件、主题等。再次，由于 AppFlowy 是基于 Flutter 和 Rust 构建的， 因此可以很好的支持多在个平台和设备上的使用。 图表 47 ：AppFlowy Roadmap 资料来源：AppFlowy

Jina product matrix 资料来源：Jina 官网 Source: Jina official website Jina AI 已经受到社区的积极认可，并且受到资本不断注入。自 2020 年 2 月成立至今，公司 已经创建了超过 1,000 个用户的大规模开发者社区。Jina 仅用了 18 个月的时间在 GitHub 上吸引了大量用户，GitHub stars 达到 AppFlowy，没有供应商锁定的问题。其次，向用户提供 了定制与扩展功能。企业或者团队用户可以使用开放的核心代码库以定制的方式设计和修改 AppFlowy；无编码经验的个人用户可以使用社区驱动的工具箱，包括模板、插件、主题等。再 次，由于 AppFlowy 是基于 Flutter 和 Rust 构建的，因此可以很好的支持多在个平台和设备 上的使用。 AppFlowy is intended to be