本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型(LLMs)输出结构化的JSON格式,这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
本文深入解析了Model Context Protocol(MCP)协议,探讨其在AI领域的应用与技术挑战。MCP作为AI协作的“USB-C接口”,通过标准化数据交互解决大模型潜力释放的关键瓶颈。文章详细分析了MCP的生命周期、传输方式(STDIO与SSE),并提出针对SSE协议不足的优化方案——MCP Proxy,实现从STDIO到SSE的无缝转换。同时,函数计算平台被推荐为MCP Server的理想运行时,因其具备自动弹性扩缩容、高安全性和按需计费等优势。最后,展望了MCP技术演进方向及对AI基础设施普及的推动作用,强调函数计算助力MCP大规模落地,加速行业创新。
本文介绍如何利用智能体与Python代码批量处理Excel中的脏数据,解决人工录入导致的格式混乱、逻辑错误等问题。通过构建具备数据校验、异常标记及自动修正功能的系统,将数小时的人工核查任务缩短至分钟级,大幅提升数据一致性和办公效率。
本文记录了一次从灵光一现到快速落地的 AI + 地图服务实践,通过结合 Cursor 与高德 MCP 地图服务平台,作者仅用几个小时就实现了一个可交互、可筛选、可推荐的杭州美食地图应用。
本课程通过通义灵码实现零代码数据分析全流程,涵盖数据读取、清洗、可视化、报告生成及内容仿写,无需编程基础,轻松掌握从CSV导入到PDF报告输出的实战技能。
本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具,我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬,并且我们提供了一种批处理文档比对的方案