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对于外部地址 (aAddr, aPort),只有当内部设备已经向 (aAddr, aPort)发送过数据时,NAT 设备才会将来自 (aAddr, aPort)的数据转发给 (iAddr, iPort)。在 NAT 设备中,维护着一个映射表,记录了私有 IP 地址和端口到公网 IP 地址和端口的映射关系。对于外部地址 (aAddr, aPort),只有当内部设备已经向 (aAddr, aPort)
在本系列的内容中,我们已经和大家一起理清了一些基本概念, 比如 AI 应用的定义,AI 应用的核心是什么,以及 AI Agent 的定义和推理模式等。从本篇文章开始,我们将具体讲讲 AI 应用实践过程中每一个环节的核心挑战,以及我们对应的解法和思路。如果您对这些内容感兴趣,推荐您关注阿里云云原生公众号,后台回复 "企业 AI 实践" 获得我们整理的完整的企业级 AI 应用构建的最佳实践 PPT,配
为了方便大家学习和应用,在源码中我们已经提供了基于命令行的演示(相关方法同样适用于网站等任何其他系统),代码位置位于 /Samples/Senparc.AI.Samples.Consoles,打开 Senparc.AI.sln 解决方案也可以直接看到响应示例和所有源码: 运行后即可测试大模型对话、补全、图片生成、向量化、RAG、function-calling、MCP 等常见功能: 例如
这个工具的诞生,源于目前 AI 编程的巨大痛点:即使大模型已经学习了大量编程知识,但是对于特定 SDK 内部编程接口的幻觉依然非常严重,准确率低。生成 3 分钟,修改 3 小时。尤其对于 SDK 类型和基础库,程序能否成功运行,高度依赖方法生成的准确性,否则一旦出现任何问题,开发人员需要花费更多的时间重新阅读文档、研究接口、排查错误,修复错误,痛苦不堪。为此我们推出了基于 MCP 的整体解决方案,
本案例选择 OpenTiny NEXT 作为示例,通过 CLI 端直连云开发环境、借助 OpenTiny NEXT 提供的工具,将一个传统 Web 应用转变成智能应用,体验让 AI 智能体代替人操作 Web 应用。提供了一套完整的企业智能前端开发解决方案。它提供了 TinyVue 前端智能组件库、TinyEngine 智能低代码平台、TinyRobot 企业智能助手、WebAgent 智能代理等解