大模型的知识源于预训练，将大量的知识压缩到参数之中，训练完成之后大模型的所掌握的知识也就固定不变了。正是因为大模型天然的这种不可解释性问题，在非常严肃的应用场景下，例如"我站在二楼楼顶，跳下去会不会失去生命”，我们需要一种手段（RAG）确保大模型输出的答案具有确定性，以增强用户对大模型的”信心“，以防止灾难性情景的发生。大模型表现出了不可思议的“意识”能力，而且出现了不可解释的“涌现”现象（当数据

FastGPT是一个功能强大的平台，专注于知识库嵌入和自动化工作流程的编排。MaxKB（https://maxkb.cn）是一款基于大语言模型和RAG的开源知识库问答系统，专注知识库问答系统，支持本地化部署与RAG优化，广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景，是一款专注于知识库问答场景的软件产品。TensorFlow SavedModel是TensorFlow官方推荐的模型保存格

上下文长度（Context Length）是AI模型一次能够处理的最大Token数量，指的是模型在生成输出时能够一次性考虑的最大输入序列长度，它决定了模型处理能力的上限。上下文长度越大，模型能够处理的数据量就越大。

多智能体应用：利用多智能体的协作来共同完成任务，不同的Agent角色，利用角色定义，知识/工具的差异，实现角色的职能和能力，并通过定义的不同的协作方式关联各个角色实现任务目标，比如Boss Agent统筹和发号施令，其他Agent各司其职执行任务，利用社群和分工协作提升效能和增强创新性的思想，可处理更加复杂的任务。大语言模型在逻辑推理、工具应用、策略规划、指令遵循等方面都有非常不错的表现，这使得大

上下文长度（Context Length）是AI模型一次能够处理的最大Token数量，指的是模型在生成输出时能够一次性考虑的最大输入序列长度，它决定了模型处理能力的上限。上下文长度越大，模型能够处理的数据量就越大。

但这种在命令行中的命令是即时输出结果的，不能重复使用（重复输入可以重复使用，但如果是要多行输入的命令则极不方便），要想方便重复使用同一个功能就把多行的命令放到一个标准格式的文件中，这就是shell编程了。本系统的解释器（shell）是bash，而我们知道sh是bash的软连接（类似于windows下的快捷方式），则最常用的方法就是“sh 脚本文件名”。综合起来，这个脚本的作用是获取本机的IPv4地

通过使人工智能应用与工具和数据源的交互方式通用化，MCP减少了开发开销，并创建了一个更具互操作性的生态系统，在这个生态系统中，创新统一而不是各自孤立，才有利于整个行业的发展。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic提出的开放标准协议，旨在解决大模型（LLMs）与外部数据源及工具之间的交互难题，目标是实现大模型与外部数据源和工具之间交互的标准化，因

上下文长度（Context Length）是AI模型一次能够处理的最大Token数量，指的是模型在生成输出时能够一次性考虑的最大输入序列长度，它决定了模型处理能力的上限。上下文长度越大，模型能够处理的数据量就越大。

因此，需要构建一种新型多模数据库，将向量库、图库、关系库进行统一管理，消除现在的割裂状态，实现各类型数据的统一存储，实现查询使用简化操作，同时实现自主知识更新的功能，例如通过冲突检测自动修正知识图谱，实现多模态融合，将图像、视频等非文本数据纳入知识图谱。然而，对于需要基于结构化知识的一致的、基于事实的答案的任务，需严格逻辑和事实验证的专业领域（如法律条文引用、医疗诊断），或涉及多步推理的复杂问题（

上下文长度（Context Length）是AI模型一次能够处理的最大Token数量，指的是模型在生成输出时能够一次性考虑的最大输入序列长度，它决定了模型处理能力的上限。上下文长度越大，模型能够处理的数据量就越大。