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如何实现RAG与MCP集成

博主头像 1.概述 在人工智能的创新浪潮中，检索增强生成（RAG）技术以其高效调用外部知识、提升生成内容准确性的能力备受瞩目，而模型上下文协议（MCP）则为不同模型间的交互与协同提供了标准框架。当 RAG 的知识检索优势与 MCP 的灵活交互能力相遇，不仅能大幅提升 AI 系统的实用性与智能水平，还能为复杂场 ...

Tensorflow serving学习笔记1: 框架和流程解析

背景 梳理tensorflow serving的项目主要模块及其功能 梳理tensorflow serving的请求调用链路和生命周期 主要模块及其功能 apis/ 包含服务API定义和接口规范 定义了模型服务的gRPC和REST API 负责处理预测请求和响应的数据结构 core/ 项目的核心实现 ...

采购DeepSeek API成本对比与本地部署

博主头像 背景 公司需研发AI大语言模块相关应用，涵盖智能搜索、客服、预测分析、供应链优化、合规管理等场景，涉及自然语言处理（NLP）、图像识别、机器学习等技术。需在 本地部署大模型服务器 或 采购DeepSeek API服务 之间选择最优方案。根据业务需求优先级，推荐 混合部署策略：本地部署服务器适用场景： ...

基于LLM大模型的随机文章生成智能体

博主头像 基于LLM大模型的随机文章生成智能体一.基于代码编程实现我们当前是使用siiconflow的远程模块API, 采用Deepseek V3模型， 先看日志程序流程时序图总计生成10篇文章花费10分钟另一组程序输出目录10篇文章，按段落匹配下载的30张图片二. 扣子空间与最终结果，花费50分钟扣子空间生 ...

如何实现本地大模型与MCP集成

博主头像 1.概述 本文将围绕构建兼具本地运行大型语言模型（LLM）与MCP 集成能力的 AI 驱动工具展开，为读者提供从原理到实践的全流程指南。通过深度整合本地大模型的隐私性、可控性优势与 MCP 工具的自动化执行能力，帮助用户以低门槛、高效率的方式，打造个性化 AI 助手，实现任务自动化 —— 无论是文档 ...

基于QwenVL2.5模块实现发票识别

博主头像 提示词 准确的真实发票数据 https://source.xtechcn.com/xrhsc/other/2025/05/21/1925128521245523968.jpg"请提取发票图像中的以下信息：\n" +"- 发票代码\n" +"- 发票号码\n" +"- 开票日期\n" +"- 校验码\ ...

扣子智能体websdk集成多会话模式

博主头像 扣子智能体websdk集成默认PAT是不安全的，官方也推荐使用JWT认证，就涉及到服务端集成OAUTH认证。另一个是默认PAT集成，每个人打开同一个session对话，并不满足实际生产环境需求。配置First, 云端创建一个 OAuth应用 [服务类应用]，如下：具体进一步的操作是服务端集成在服务端 ...

面试精灵重磅发布“双栏模式”：极速&精准我全都要

博主头像 引言 面试中的每一秒都至关重要，许多求职者反馈：面对面试官的犀利提问，要么因“卡壳”错失良机，要么因追求准确而延误回答时机。作为以顶级GPT为核心的AI面试助手，面试精灵始终致力于解决用户痛点。继 AI 联网搜索功能后，我们重磅推出“双栏模式”，让极速响应与精准答案兼得——极速&精准我全都要！ “双 ...

AI面试助手“面试精灵”发布新功能——AI笔试助手

博主头像 引言 在职场竞争日益激烈的今天，面试已成为决定职业发展的关键一步。许多专业人士虽然在专业领域拥有深厚的知识，却可能缺乏面试技巧。为了帮助这些专业人士更轻松地获得理想的工作，我们推出了革命性的AI面试助手——面试精灵（interview-genie.com）。 在校招过程中，笔试往往是企业筛选人才的第 ...

为什么人类程序员仍然比大语言模型（LLMs）强大？

为什么人类程序员仍然比大语言模型（LLMs）强大？ 作者：antirez 这是一个简短的小故事，告诉你为什么人类的编程能力仍然远远领先于当前的AI技术。请注意，我并不是反AI的人，熟悉我的朋友都知道这一点。我日常都会使用大语言模型（LLMs），包括今天也是如此。当我需要快速验证自己的想法、进行代码审 ...

RAG越来越不准？从Dify和ima知识库看元数据与标签如何让大模型更懂你

博主头像 你是否有这样的经历：”知识库文档越来越多，知识库问答却越来越不靠谱，RAG检索到的都是一堆不相关的内容。“ 在这个信息爆炸的时代，我们不缺资料，缺的是找到"对的资料"的能力。 元数据和标签看似普通，却能很大提升RAG能力。 这篇文章聊一聊它们如何辅助RAG系统真正理解用户意图，精准找到需要的信息。 ...

度量学习：让机器学会“距离”的奥秘

博主头像 度量学习是一种神奇的机器学习技术，它的核心目标就是教会机器如何更好地衡量不同数据点之间的 “距离” 。 在我们日常生活中，距离这个概念很直观，比如两点之间的直线距离。 但在机器学习的世界里，数据通常是高维的，比如一张图片可以被表示为一个包含像素值的高维向量。 那么，如何衡量这些高维数据之间的相似性或 ...

triton学习笔记：triton puzzles前7题

背景 笔者最近在工作中需要用到一些高性能计算的优化，于是准备着手系统性进行学习。有大佬建议先从triton学起，并且推荐了triton puzzles和triton的tutorial作为入门资料。以下是我练习triton puzzles时对一些解法的分析，记录一下作为心得。 练习题库git http ...

微软开源bitnet b1.58大模型，应用效果测评(问答、知识、数学、逻辑、分析)

博主头像 微软开源的BitNet模型（特别是BitNet b1.58 2B4T）是一种革命性的低精度大语言模型（LLM），1.58位三值权重：权重仅取-1、0、+1三种值，每个参数平均占用约1.58位存储，结合8位整数激活值（W1.58A8配置），大幅压缩模型体积，通过创新的量化技术和架构设计，在性能、能效和... ...

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