本文介绍了MCP(模型上下文协议)及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出,通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离,解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程,并分析了其面临的挑战,如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案,提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后,文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程,帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体,解构基于 SSE 长连接通信模型,剖析会话亲和、优雅升级等关键技术,揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
本文为大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
本期文章,我们将向大家展示如何使用AgentScope中构建和使用具有RAG功能的智能体,创造AgentScope助手群,为大家解答和AgentScope相关的问题。
本文主要围绕ES核心特性:分布式存储特性和分析检索能力,介绍了概念、原理与实践案例,希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。
通义灵码新上的外挂 Project Rules 获得了开发者的一致好评:最小成本适配我的开发风格、相当把团队经验沉淀下来,是个很好功能……