Milvus 是一款开源的高性能、高可用的向量数据库，专为大规模机器学习和深度学习应用设计，旨在高效管理和检索高维向量数据。随着AI技术的飞速发展，向量数据库在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域扮演着越来越重要的角色。本文将深入浅出地介绍Milvus的安装及其基本使用。

信息提取是自然语言处理（NLP）的重要组成部分，它帮助我们从文本中抽取特定的、我们关心的信 息。在接下来的示例中，我们将要求模型识别两个关键元素： 购买的商品和商品的制造商。想象一下，如果你正在尝试分析一个在线电商网站上的众多评论，了解评论中提到的商品是什么、由谁 制造，以及相关的积极或消极情绪，将极大地帮助你追踪特定商品或制造商在用户心中的情感趋势。在接下来的示例中，我们会要求模型将回应以一个

通义灵码2.5版正式发布，新增支持Qwen3，并引入智能体模式，具备自主决策、工程和记忆自感知、工具使用等能力。该版本集成了魔搭MCP广场，提供3000+ MCP工具的一键安装使用。通义灵码支持多种IDE，包括JetBrains IDEs（如IntelliJ IDEA、PyCharm等）、Visual Studio Code、Visual Studio等，并兼容Windows、macOS、Linu

本文介绍了如何扩展一个自定义的app插件，重点展示了生成HOCON格式配置文件的代码实现。文章首先提到生成效果存在问题，后续将通过调整提示词进行优化。代码部分详细展示了如何从chat_normal复制并修改为chat_di，包括导入相关模块、定义提示词模板、配置场景适配器以及注册提示词模板。此外，文章还介绍了ChatDi场景的定义、工厂类的导入以及GptsApp的创建和注册过程。整体内容涉及代码的

全量依赖(比如LLMs使用的本地模型，embedding使用的OpenAI Proxy等)只用到代理模型，没有涉及到本地模型。

在 DB-GPT 中使用 MCP（Model Context Protocol）协议，主要通过配置 MCP 服务器和智能体协作实现外部工具集成与数据交互。这里主要用到单一智能体+ToolExpert。开启对话验证mcp服务效果。

MCP协议实现了大语言模型与外部服务的标准化集成。文章展示了基于Spring AI框架的MCP服务器开发实例，通过WeatherService提供天气查询功能，包含Maven依赖配置、启动类设计和工具方法实现。项目采用Java 17和Spring Boot 3.4.5，通过@Tool注解定义API接口，并演示了与Open-Meteo天气API的集成调用。开发过程涵盖服务注册、工具动态更新等核心功能

选择恰当的语言风格，让内容更容易被特定受众群体所接受和理解，是技巧娴熟的写作者必备的能力。在写作中，语言语气的选择与受众对象息息相关。prompt = f"""请校对并更正以下文本，注意纠正文本保持原始语种，无需输出原始文本。再将其转化成优质淘宝评论的风格，从各种角度出发，分别说明产品的优点与缺点，并进行总结。prompt = f"校对并更正以下商品评论：```{text}```"```小老弟，我

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在关于跨年演讲的其他讨论中，有人认为今年跨年演讲的部分内容落到了个人身上，比如罗振宇强调要珍惜身体，吴晓波提到要回到专业、看回自己，刘润教大家学会给自己 “充电”，吴声主张做自己，崔璀提出找到人生主线，古典认为要创造小环境、自在做自己等。希望本文的测评对比能够为读者提供一个客观的了解，帮助大家做出更加明智的选择。它也是国内首个对标GPT的双千亿级大语言模型，是一个对话式AI助手，能够为用户提供准确