MCP Server 的实施存在着诸多挑战,特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面,Higress 作为 AI 原生的 API 网关,提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案,实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场,将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。
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。
接下来,人与智能体的交互将变得更为紧密,比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的,从依赖人类到依赖超大规模算力的转变,可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力,这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量,是否可以缩短研发周期并提高效率,还有创造出更优质的软件并持续发展,这无疑是肯定的。
DeepSeek加速了模型平权,大模型推理需求激增,性能提升主战场从训练转向推理。SSE(Server-Sent Events)和WebSocket成为大模型应用的标配网络通信协议。SSE适合服务器单向推送实时数据,如一问一答场景;WebSocket支持双向实时通信,适用于在线游戏、多人协作等高实时性场景。两者相比传统HTTPS协议,能更好地支持流式输出、长时任务处理和多轮交互,满足大模型应用的需求。随着用户体量扩大,网关层面临软件变更、带宽成本及恶意攻击等挑战,需通过无损上下线、客户端重连机制、压缩算法及安全防护措施应对。
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景,解决相关问题,本文我们会针对每个场景逐一说明。
本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。
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