摘要：本文记录了在VS Code中配置MCP连接本地Java服务时遇到的Unrecognized field "form"序列化错误及其解决方案。通过分析发现，该问题源于VS Code客户端（新版本MCP协议）与服务端（旧版Java SDK 0.16.0）的协议不兼容，客户端发送的elicitation.form字段无法被服务端识别。最终通过升级Java服务端的MCP SDK至

Model Context Protocol（MCP）超全解析：从原理到实战，一篇就够！

本文介绍了一个基于知识图谱增强生成（KAG）的三国演义问答系统实现方案。通过大模型抽取知识图谱JSON并导入Neo4j，结合RAG技术构建了包含5个测试类和1个评测集的完整工程闭环。系统采用"章回定位"策略，通过实体-事件-章回的结构化关联实现精准召回（Recall@5=0.8），并提供了从知识抽取、图谱构建到问答评测的全流程可执行代码。文章重点分享了Cypher生成预检、sc

摘要 本文针对长篇中文小说《三国演义》构建RAG问答系统，提出"章回识别+章节内滑动窗口"的混合切分策略，使用OpenAI兼容的BGE向量模型和Qdrant向量数据库。通过解耦数据集生成、向量入库和召回评测三个环节，形成可复现的工程闭环。重点解决了批量upsert兼容性、ID类型、维度一致性等关键工程问题，最终在15个经典问题测试集上达到Recall@5=0.8的效果。文章详细

Trae（/treɪ/）IDE 与 AI 深度集成，提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力。使用 Trae 开发项目时，你可以与 AI 灵活协作，提升开发效率。

LangChain4j 1.7.1正式版发布，带来6大核心升级：1）支持类级@Agent注解，简化智能体开发；2）升级OpenAI SDK至4.0.0；3）Azure OpenAI新增maxCompletionTokens参数控制成本；4）统一HuggingFace接口；5）通过GPULlama3实现纯Java的GPU加速；6）支持ChromaDB V2提升向量检索性能。新增4款集成工具，包括Do

本文介绍了Xinference框架的部署与应用，涵盖推理引擎选择、安装配置、模型管理与调用等关键环节。Xinference支持多引擎统一（vLLM/SGLang/llama.cpp等），提供OpenAI兼容API，便于现有项目迁移。文章详细展示了Embedding模型的管理流程、REST API调用示例，以及LLM模型（如qwen2.5-instruct）的启动与交互方法，同时介绍了集群部署模式和

Model Context Protocol（MCP）超全解析：从原理到实战，一篇就够！

2025 年最值得关注的 AI 协议：Model Context Protocol（MCP）实战指南

Trae（/treɪ/）IDE 与 AI 深度集成，提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力。使用 Trae 开发项目时，你可以与 AI 灵活协作，提升开发效率。