Milvus 则是一个向量数据库，专注于高维向量的存储和检索，适合处理像推荐系统中这种需要基于向量相似度的匹配任务。嗯，这两个工具的结合确实挺有道理的，ClickHouse 可以用来记录和分析用户行为，Milvus 则可以用来存储和检索物品的向量表示。也许可以用 Flink 这样的流处理工具，把 ClickHouse 中的实时数据转换成 Milvus 需要的向量数据，然后写入 Milvus。首先，

网易有道推出开源TTS模型EmotiVoice，支持中英文双语、超2000种音色及多种情感表达，如快乐、悲伤、愤怒等

LLMs（Large Language Models）复读机问题指的是大型语言模型在处理输入时，有时会几乎原封不动地重复用户提供的信息，而不是基于理解进行有意义的扩展或回答。这种现象通常发生在模型被要求解释或重述已经非常明确和具体的陈述时。例如，如果用户输入：“苹果是一种水果”，而模型的回答是：“是的，苹果是一种水果。” 这种回答方式就显得多余且缺乏深度，因为它没有为用户提供额外的价值或信息。训练

一、创建组件相关样式1、创建data.json2、在Home.vue当中引入组件3、创建自定义组件（使用jsx）4、完善基本样式二、设置组件动态数据1、父组件向子组件传递值2、设置动态数据3、使用组件替换4、在左侧物料区使用该组件三、实现拖拽功能1、实现拖拽等一系列功能2、设置鼠标释放居中显示3、实现焦点聚焦到画布组件当中4、完善拖拽组件

登录阿里云百炼平台，在平台上创建一个新的自定义MCP服务。根据提示填写相关信息，包括服务名称、版本号等。

随着大模型智能体（AI Agent）生态的快速演进，模型与外部工具之间的高效、可靠、实时通信机制已成为构建复杂 AI 应用的关键瓶颈。传统的 Stdio（标准输入输出）和 SSE（Server-Sent Events）协议在远程调用、上下文维护和云原生部署方面存在明显局限。而作为一种新兴的 MCP（Model Context Protocol）传输协议，正以其双向流式通信、无状态设计、断点续传能力

【MCP教程系列】搭建基于 Spring AI 的 SSE 模式 MCP

10月20日，工作人员杨剑接到来自市民孙先生的紧急工单：“我家属于封控区，但父亲住在土右旗将军尧镇，老人患有癌症，需要每天服用的进口药在我手里，能不能帮帮我们。这些编号指向实际对话记录中的具体句子或发言，帮助理解评估依据的是哪些具体的交流片段。例如，“客户情绪是否正向”、“客户是否满意”、“小二反向嘲笑客户”和“小二质疑不满客户”都是不同的评估维度，用来衡量客服服务质量的不同侧面。

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