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LangChain4j + MCP:让你的 AI 轻松调用外部工具(内附GitHub-MCP实战)

LangChain4j支持模型上下文协议(MCP),用于与符合MCP标准的服务器通信,调用并执行工具。MCP支持两种通信方式:HTTP模式和stdio模式。HTTP模式通过SSE通道接收服务端事件,并通过HTTP POST请求发送指令;stdio模式将MCP服务器作为本地子进程运行,通过标准输入/输出通信。要使用MCP服务器提供的工具,需先创建MCP工具提供者实例,包括构建MCP通信方式、创建MC

#github
小红书hi lab开源多语言文档布局解析模型dots.ocr,1.7B小模型实现SOTA性能

dots.ocr 是一款功能强大、支持多语言的文档解析模型,它在单一的视觉语言模型中统一了布局检测和内容识别,同时能保持良好的阅读顺序。尽管其基础仅是一个17亿参数的”小模型“,但依然在多个benchmark上获得了匹配超大参数量闭源模型的业界领先(SOTA)性能。性能强大dots.ocr在 OmniDocBench 基准测试上,针对文本、表格和阅读顺序三方面均取得了业界领先(SOTA)的性能,同

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#开源
SpringBoot集成Sentinel实战:从依赖到自定义限流与监控

本文介绍了如何在Spring Boot项目中集成Alibaba Sentinel进行限流和监控。首先,根据JDK版本选择合适的Sentinel依赖包,JDK8使用spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 2.2.10-RC1,JDK21及以上使用2023.0.3.2版本。其次,通过添加spring-boot-starter-actuator依赖并配置managem

#spring boot#sentinel#windows
如何在你的计算机上运行OpenAI新的gpt-oss-20b LLM?

你只需要24GB 的内存,除非你的GPU自带VRAM,否则需要相当的耐心。上周,OpenAI发布了两款流行的开放权重模型,均名为gpt-oss。由于你可以下载它们,因此可以在本地运行。轻量版模型gpt-oss-20b有210亿个参数,需要大约16GB的可用内存。较大版模型 gpt-oss-120b有1170亿个参数,需要80GB的内存才能运行。相比之下,像DeepSeek R1这样的前沿模型拥有6

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#人工智能
使用 SHAP 使机器学习模型变的可解释

今天给大家分享机器学习中的一个关键概念,SHAP。SHAP 是一种用于解释机器学习模型输出的统一框架。它基于博弈论中的 Shapley 值,用来量化每个特征对模型预测结果的贡献度。帮助我们理解模型为什么做出这样的预测。大家好,我是小寒今天给大家分享机器学习中的一个关键概念,SHAPSHAP 是一种用于解释机器学习模型输出的统一框架。它基于博弈论中的 Shapley 值,用来量化每个特征对模型预测结

#机器学习#人工智能
Apache Doris + MCP:Agent 时代的实时数据分析底座

当我们回顾这篇文章的内容,从 AI 浪潮的席卷到 Apache Doris 的技术创新,从 MCP 协议的标准化到实际应用的成功案例,我们看到的不仅仅是技术的进步,更是一个崭新时代的到来。在这个时代中,数据不再是静态的存储对象,而是流动的智能资源;数据库不再是单纯的存储系统,而是智能化的服务平台。Apache Doris 以其在 AI 方向的深度布局和技术创新,正在成为连接数据与智能的重要桥梁。

#apache#数据分析#数据挖掘
IDEA接入DeepSeek最新教程Proxy AI(codeGpt) [2025版]

IDEA引入DeepSeek将 IntelliJ IDEA(JetBrains 开发的 Java 集成开发环境)与 DeepSeek(深度求索的技术能力)结合,通常涉及利用 AI 技术增强开发效率或扩展 IDE 功能,安装完成后,结合 IntelliJ IDEA 的开发者工具属性,可探索以下方向:智能代码补全:基于 DeepSeek 的代码大模型(如 Code LLM)提供更精准的代码建议。代码缺

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#intellij-idea#人工智能#java
刚刚,全球AI百强榜发布!ChatGPT稳坐第一,DeepSeek第三,前50有22个来自中国

a16z最新发布「全球Top100消费级GenAI应用榜单」,AI竞争格局逐渐稳定,中国力量全面崛起,DeepSeek、豆包、夸克等多款产品跻身前十。ChatGPT依旧领跑,谷歌Gemini紧随其后,Grok高速逆袭。整体来看,全球AI正进入多极化竞争的新阶段。就在刚刚,a16z最新一期的「Top 100消费级GenAI应用榜单」出炉!本期榜单传递出一个最核心信息:AI产品竞争的生态格局正日趋稳定

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#人工智能
张高兴的大模型开发实战:(四)使用 LangGraph 实现多智能体应用

本文介绍了基于大语言模型(LLM)的多智能体系统构建方法。通过LangGraph框架,将不同功能的LLM智能体组织成协作网络,解决单一智能体在处理复杂任务时的局限性。系统包含文件处理、网络搜索、关键词提取和回答生成等智能体模块,通过状态图管理交互流程。文章详细说明了智能体设计、通信协议和环境配置,并提供了基于Streamlit的可视化实现方案。该系统能够根据任务类型自动路由请求,支持实时信息查询和

#microsoft
从LangChain到LangGraph:AI智能体提示词工程的系统化学习

AI 代理的世界正在迅速扩展,掌握 LangChain 和 LangGraph 的提示工程让你站在这场革命的前沿。无论你是打造客服机器人、内容创建系统还是复杂分析工具,这些框架为你创建真正智能的应用提供了基础。AI 的世界正在飞速演变,从简单的问答系统升级成了复杂、多步骤推理的智能代理。不管你是想打造客服机器人、数据分析工具,还是复杂的自动化工作流程,掌握 LangChain 和 LangGrap

#人工智能#学习
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