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本文介绍了AI应用开发中的MCP(模型上下文协议)技术,重点讲解了如何通过MCP协议实现AI模型与外部服务的交互。文章首先分析了位置查询约会地点的三种实现方案,指出MCP协议是最佳解决方案。随后详细阐述了MCP的概念、架构(包括客户端-服务器端模式和SDK三层架构)和核心功能(重点关注工具调用能力)。最后提供了三种MCP使用方式:云平台、软件客户端和程序集成,并介绍了本地部署和远程调用两种模式。通
本文介绍了基于Spring AI框架开发RAG(检索增强生成)知识库应用的核心技术与实践要点。主要内容包括:1)RAG工作流程的四个关键环节(文档收集切割、向量转换存储、文档过滤检索、查询增强关联);2)Spring AI的ETL(抽取、转换、加载)流程实现,重点解析了DocumentReader组件对不同格式文档(JSON、PDF等)的读取方式;3)文档转换(切片)阶段的DocumentTran
本文介绍了哈希表的基本概念、常用操作及其简单实现。哈希表通过键值对映射实现高效查询(O(1)),优于数组和链表。文章展示了Python实现哈希表的初始化、增删改查等操作,并通过Pair类自定义了简单哈希表。重点讨论了哈希冲突问题及扩容解决方案,指出增大容量可减少冲突,但扩容过程涉及数据迁移和重新计算哈希值,开销较大。最后通过学号示例说明了哈希冲突的产生原理。
该项目是一个AI大模型应用开发实战项目,旨在掌握AI大模型开发全流程技术。项目涵盖AI平台使用、大模型接入(如GPT-4、Llama 3等)、Spring AI+LangChain4j开发框架、本地部署、Prompt工程、多模态处理、RAG知识库构建等核心内容。通过对比不同大模型特性(闭源/开源、单/多模态),指导开发者根据场景需求选择合适模型。项目采用Spring Boot 3.4.4搭建后端,
装饰模式是一种用于替代继承的技术,通过无需定义子类的方式动态地增强对象的功能,使用对象间关联关系替代类之间的继承关系。








