本文介绍了一种基于阿里云计算巢的一站式MCP工具解决方案,解决了传统MCP工具集成中的效率低下、调用方式割裂和动态管理困难等问题。方案通过标准化协议实现多MCP工具批量部署,提高云资源利用率,并支持OpenAPI与MCP双通道调用,使主流AI助手如Dify、Cherry Studio等无缝接入。内容涵盖背景、原理剖析、部署使用实战及问题排查,最后强调MCP协议作为“通用语言”连接数字与物理世界的重要性。
通义灵码,是阿里云与通义实验室联合出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力,并针对阿里云的云服务使用场景调优,助力开发者高效、流畅的编码。目前个人版免费使用。
Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。
本文深入探讨了Model Context Protocol (MCP) 在企业级环境中的部署与管理挑战,详细解析了五种主流MCP架构模式(直连远程、代理连接远程、直连本地、本地代理连接本地、混合模式)的优缺点及适用场景,并结合Nacos服务治理框架,提供了实用的企业级MCP部署指南。通过Nacos MCP Router,实现MCP服务的统一管理和智能路由,助力金融、互联网、制造等行业根据数据安全、性能需求和扩展性要求选择合适架构。文章还展望了MCP在企业落地的关键方向,包括中心化注册、软件供应链控制和安全访问等完整解决方案。
本文侧重于能力总结和实操搭建部分,从大模型应用的多个原子能力实现出发,到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。
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
通过一系列优化,我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%,已基本和 Parquet x Spark 持平,本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。
本文主要介绍如何基于阿里云百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于阿里云百炼平台的能力,以官方帮助文档为参考,搭建了一个以便全天候(7x24)回应客户咨询的AI助手,介绍了相关技术方案和主要代码,供开发者参考。