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。
              基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
              本文介绍如何利用智能体与Python代码批量处理Excel中的脏数据,解决人工录入导致的格式混乱、逻辑错误等问题。通过构建具备数据校验、异常标记及自动修正功能的系统,将数小时的人工核查任务缩短至分钟级,大幅提升数据一致性和办公效率。
最近,通义灵码上线 MCP(ModelScope Cloud Platform)功能,从之前代码生成及修改的基础功能,到可以使用MCP服务连接更多功能,开发者可以实现从 代码爬取、模型推理到应用部署
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
              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。