以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。
本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践,展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。
本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
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。
本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
通过AI技术,即使不编写代码也能高效开发项目。从生成诗朗诵网页到3D游戏创建,这些令人惊叹的操作如今触手可及。经过摸索,我利用AI成功上线了个人站点:https://koi0101-max.github.io/web。无需一行代码,借助强大的工具即可实现创意,让开发变得简单快捷!
本文将深入剖析 MCP Server 的五种主流架构模式,并结合 Nacos 服务治理框架,为企业级 MCP 部署提供实用指南。