然后，代理向 LLM 模型发送请求，其中包括用户问题和代理提示，代理提示是代理应该遵循的一组自然语言指令。对于工具的使用大多数情况下，我们的第一反应是使用可用的工具从外部来源获取更多信息。使用 LangChain 构建应用程序后，当有用户提问时，系统会先通过代理找到合适的工具（知识图谱），然后通过工具获取数据，最后由 LLM + 私域数据生成一个流畅表达并回复用户。整个过程代理的调用会更复杂一些，

Elasticsearch在7.x的版本中支持向量检索。在向量函数的计算过程中，会对所有匹配的文档进行线性扫描。因此，查询预计时间会随着匹配文档的数量线性增长。出于这个原因，建议使用查询参数来限制匹配文档的数量（类似二次查找的逻辑，先使用检索到相关文档，然后使用向量函数计算文档相关度）。访问的推荐方法是通过cosinessimilarity, dotProduct, 1norm或l2norm函数。

Neo4j如何使用Data Fabric技术编织万亿图数据Neo4j如何使用Data Fabric技术编织万亿图数据一、数据编织（Data Fabric）二、Neo4j Fabric简介三、Fabric数据建模3.1 数据建模3.2 数据联邦3.3 数据分片四、使用 Fabric Cypher 查询数据五、总结Here’s the table of contents:Neo4j如何使用Data F

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（AI总结）LLMCompiler技术在对话系统、搜索系统、数据处理和智能投研等领域的实际应用。通过智能搜索和数据查询，提升用户体验和数据处理效率；在指标提取和选股中，支持精准数据分析和投资决策。这些应用展示了LLMCompiler的技术优势和实际价值。智能搜索场景中规划器运行后，通过DAG调用各个接口结果后马上返回给用户，整个过程只调用一次大模型接口；整体的响应时间取决于一次LLM调用的响应时间

下面测试结果为MOSS和ChatGLM两个大语言模型生成Cypher的展示，总体效果MOSS要好于ChatGLM。 在六次测试中，只有MOSS在5和6案例中生成了完全正确可执行的Cypher（但是都多了一行注释），其它结果都不太好。 从目前测试过的结果来看，正确生成Cypher的能力GPT4 > GPT3.5 > MOSS > ChatGLM。

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Model Context Protocol（简称MCP）是由人工智能公司Anthropic提出的一种API开发标准，旨在实现AI助手与数据源的无缝连接。MCP的核心价值在于统一数据访问、多功能支持和提升大型语言模型（LLM）的实用性。它允许AI模型从各种数据源（如本地内容存储库、业务工具、开发环境）中提取信息以完成任务，从而生成更相关、更准确的响应。MCP协议的核心是将一般的AI AGENT函数

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