是一种将信息检索与大型语言模型生成相结合的技术。它通过在生成答案前从知识库中检索相关信息，为 LLM 提供准确的上下文，从而生成更准确、更可靠的回答。

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是 Anthropic 推出的一种开放协议，旨在标准化 AI 模型与外部工具和数据源之间的连接方式。：提供统一的协议连接模型与工具：沙盒环境运行，控制模型对资源的访问权限：支持各种类型的数据源和工具：可在不同 AI 助手间共享工具配置：AI 助手（如 Claude）：提供特定功能的服务端：数据源（文件、数据库等）：可执行的操作。

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首先学习如何定义和使用基本的工具@tool：类似springboot的@Component，告诉ai你可以用# 使用装饰器定义工具@tool"""计算数学表达式的结果。Args:expression: 要计算的数学表达式，例如 "2 + 3 * 4"Returns:计算结果的字符串表示"""try:# 安全的数学表达式计算return f"计算结果: {result}"else:return "错

排序算法指的是将一组无序的数据重新排列，使其按照指定的顺序排列，如升序或降序排序算法的起源深植于数学、统计学和早期的机械计算设备中，随着电子计算机的发展而不断演化。从冯·诺依曼的归并排序到托尼·霍尔的快速排序，再到现代高效的排序算法，这一领域见证了计算机科学的许多重要进展。排序算法是数据处理的基础工具，它解决了如何高效地组织、检索、分析和利用数据的问题。在计算机科学和实际应用中，排序算法的广泛应用

这里是使用 Hugging Face 的datasets和库来加载和保存中文语音识别相关的数据集和预训练模型①Mozilla Foundation 提供的 Common Voice 数据集，包含了多种语言的语音数据，旨在促进语音识别技术的发展是结合了 Wav2Vec2 和 BERT 的一个模型，适用于语音到文本（Speech-to-Text）任务。这里使用的是 CTC（Connectionist

数组作为一种基础的数据结构，因其高效的存储和访问方式，在早期计算机科学的发展中迅速占据了重要地位。尽管现代编程语言提供了更高级的数据结构（如链表、集合、哈希表等），但数组依然是许多应用中不可或缺的工具。其连续的内存布局、快速的访问时间使其在科学计算、图像处理和机器学习中依然发挥着重要作用。字符串的发展从早期的简单字符编码到如今支持全球语言的 Unicode 标准，伴随着计算机科学的发展而不断演进。