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。
Nacos社区推出MCP Router与MCP Registry开源解决方案,助力AI Agent高效调用外部工具。Router可智能筛选匹配的MCP Server,减少Token消耗,提升安全性与部署效率。结合Nacos Registry实现服务自动发现与管理,简化AI Agent集成复杂度。支持协议转换与容器化部署,保障服务隔离与数据安全。提供智能路由与代理模式,优化工具调用性能,助力MCP生态普及。
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。
本文旨在从 MCP 的技术原理、降低 MCP Server 构建复杂度、提升 Server 运行稳定性等方面出发,分享我们的一些实践心得。
文章探讨了AI Agent的发展趋势,并通过一个实际案例展示了如何基于MCP(Model Context Protocol)开发一个支持私有知识库的问答系统。
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。
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。
本文介绍了Spring AI Alibaba MCP的开发与应用,旨在解决企业级AI Agent在分布式环境下的部署和动态更新问题。通过集成Nacos,Spring AI Alibaba实现了流量负载均衡及节点变更动态感知等功能。开发者可方便地将企业内部业务系统发布为MCP服务或开发自己的AI Agent。文章详细描述了如何通过代理应用接入存量业务系统,以及全新MCP服务的开发流程,并提供了完整的配置示例和源码链接。未来,Spring AI Alibaba计划结合Nacos3的mcp-registry与mcp-router能力,进一步优化Agent开发体验。
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。