MCP Specification 在 2025-03-26 发布了最新的版本,本文对主要的改动进行详细介绍和解释
通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能:RAG(Retrieval-Augmented Generation)检索增强生成的能力,本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点,结合大模型的哲学三问(“是谁、从哪里来、到哪里去”),穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断,以及面向公共云LLM的建设模式思考,并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
本文聚焦于线上应用的风险管理,特别是针对“错”(程序运行不符合预期)和“慢”(性能低下或响应迟缓)两大类问题,提出了一个系统化的根因诊断方案。
本文介绍了MCP(模型上下文协议)及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出,通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离,解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程,并分析了其面临的挑战,如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案,提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后,文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程,帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS),解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent(iLogtail/LoongCollector)在海外场景的应用,推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案,包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等,并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导,帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例,从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践,给大家快速落地AIGC应用提供参考。
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响,从宏观上介绍当下的趋势;第二部分将介绍 Copilot 模式,第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。