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设计模式篇之 建造者 Builder

建造者模式是一种创建型设计模式,用于逐步构建复杂对象。它通过将对象构建过程分解为多个步骤,并使用单独的构建器类来实现这些步骤,从而避免了庞大的构造函数或过多的子类。该模式包含构建器、具体构建器、产品和可选的导演类等组件,支持创建不同表现形式的产品,同时保持构建代码的可复用性。建造者模式特别适用于需要创建具有多种配置的复杂对象,或需要构建对象树的场景,能有效隔离构建逻辑与业务逻辑,但会增加代码复杂度

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#建造者模式#设计模式#python +1
Context之 大模型sampling开发

连接服务器时,创建ClientSession注册采样回调函数,ampling_callback=self.sampling_handler。sampling_handler函数,接受服务端sampling消息,转给大模型,让大模型返回结果,然后返回结果给服务端。@mcp.tool() 装饰工具函数,函数被调用时,函数会发送采样消息,含用户请求内容,等待采样结果。采样sampling演示:mcp服务

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#人工智能
MCP阶段二 FastMCP + cursor最小示例

这里自动执行了add,结果是31(代码故意返回了一个错误值),cursor还进行了比较,然后返回21。注意启动mcp,会自动和MCP服务连接,如果连接成功会变成绿色,连接失败会是黄色。本地环境,Python3.13,FastMCP 2.13.0。提问前,要带上demo告诉客户端要使用mcp工具。连接成功,后端fastmcp服务会答应日志。回到对话框,添加mcp.json。

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#人工智能
AI Agent设计总览

知识库是一系列文档集合。即一个知识库包含多个文档。知识库不仅是简单数据库,而是一个结构化、组织化信息集合,能够存储、管理、检索大量知识数据,帮AI Agent回答问题时提供准确和详细答案。将复杂信息和知识进行系统化组织和管理,便于程序能高效访问和利用这些信息。事实数据、概念模型、规则集、逻辑关系、上下文信息等。语义网络、知识图谱、逻辑规则、框架和本体。(知识图谱是常见知识表现形式,通过节点和边来表

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#人工智能
我的‘Python’在哪里 (UV)

电脑安装过多个python,都点乱,有点乱。

#python#开发语言
LangGraph 极简入门

阿里云百炼的通义千问系列模型支持 Anthropic API 兼容接口。通过修改以下参数,即可将原有的 Anthropic 应用迁移至阿里云百炼。

LangChain 总览

LangChain 是最容易的方式去开发创建llm增强的agents和应用。仅仅只需要十几行代码就可以连接OpenAI, OpenAI, Anthropic, Google, and.LangChain 提供了一个预构建(pre-built)agent架构和模型集成,帮助你快速开始,并无缝地将大型语言模型(LLMs)整合到你的agents和应用程序中。如果想要快速创建agent和自动化应用,推荐使

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LangChain 快速开始

安装LangChain 包LangChain 提供了上百个LLM的集成以及上千个其他集成。这些包都是独立的。比如pipuv。

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TS运行环境

TypeScript是微软开发的一个开源的编程语言,通过在JavaScript的基础上添加静态类型定义构建而成。TypeScript通过TypeScript编译器或Babel转译为JavaScript代码,可运行在任何浏览器,任何操作系统浏览器是无法识别TS文件的,如果你在html比如<script>中引入ts话,浏览器报错。

#typescript
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