除了 AI 程序员的重磅上线外,近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能,目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型,用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件,在输入框里选择模型,即可轻松切换模型。
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba,提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
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。
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。
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
本文首先介绍了遗留代码的概念,并对遗留代码进行了分类。针对不同类型的遗留代码,提供了相应的处理策略。此外,本文重点介绍了通义灵码在维护遗留代码过程中能提供哪些支持。