1.json失败

字符串传入存在  \"  。替换一下

2.显示b64图片

fastGPT调用stable diffusion生成图片，本地模型使用ollama_stable diffusion ollama-CSDN博客

![生成的图片](data:image/jpeg;base64,b64)

但”可能“太大我显示不出来，暂时没解决

Logo
智能体开发者社区

中国智能体开发者社区，聚焦智能体与大模型开发，提供前沿资讯、实用工具链、开源项目及行业案例。通过技术沙龙、开发者大赛等活动，促进经验交流与协作，助力开发者快速构建创新智能应用。

更多推荐

写作压力小了！2026最新AI论文网站测评与推荐

2026年真正好用的AI论文网站，核心看生成的论文质量、低AI味、格式正确、学术适配四大指标。综合实测，千笔AI、ThouPen、豆包、DeepSeek、Grammarly 是当前

avatar 智能体开发者社区

一个接口调用三个模型，我只用了一个反向代理

更烦的是计费——三个供应商的费用要分别算，月底对账很头疼。计费方面，在每个请求的响应拦截器里记录token使用量，按供应商的单价换算成人民币，写到独立的计费表。踩过的坑： - 千帆的流式返回和标准SSE有细微差异，content字段名不一样，需要额外做字段映射 - DeepSeek的token计数方式比较特别，同样一段中文比Qwen多算30%的token - 高峰期并发量大时，千帆的access_

avatar 智能体开发者社区

深入理解Transformer：从Self-Attention到ChatGPT

通过多头注意力机制，Transformer进一步扩展了模型的表征能力，使其能够并行处理不同层次的语义信息。Transformer由编码器和解码器堆叠而成，编码器负责将输入序列转化为高维表示，解码器则基于编码器的输出生成目标序列。每一层的残差连接和层归一化技术，确保了深层网络的稳定训练，为后续大模型的发展奠定了基础。近年来，Transformer模型彻底改变了自然语言处理领域，从最初的Self-At

avatar 智能体开发者社区