首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
AI
订阅
timecoder
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
36篇文章 · 0订阅
LangChain4j比SpringAI强在哪?一文读懂
LangChain4j 和 Spring AI 是 Java 生态中实现大模型应用开发的两个最重要的框架,但二者的区别是啥?生产级别又该使用哪种框架?令很多人犯了难,所以本文就来浅聊一下,希望给大家在
对话即服务:Spring Boot整合MCP让你的CRUD系统秒变AI助手
引言 随着人工智能的飞速发展,大语言模型(LLM)正在革命性地重塑用户与软件的交互范式。想象一下这样的场景:用户无需钻研复杂的API文档或者在繁琐的表单间来回切换,只需通过自然语言直接与系统对话——"
【RAG落地利器】Weaviate、Milvus、Qdrant 和 Chroma 向量数据库对比
什么是向量数据库? 向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库,高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度,根据数据的复杂性和粒度,可以从数十到数千不等。 向量通常是通过对原始数据(
Dify 工作流分享-JinaSum
小伙伴们大家好,我是三金~ 分享一个 Dify 工作流——如何通过 Workflow 实现一个 JinaSum 工具
基于RAG的企业级代码生成系统:从数据清洗到工程化实现
目录 引言 数据收集与清洗 数据标准化 知识图谱构建 RAG系统实现 代码生成模型训练 工程化实现 系统评估与优化 结论 1. 引言 在现代软件开发中,利用大型语言模型(LLM)生成代码已成为提高开发
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验 1.RAGflow简介 最近更新: 2024-09-13 增加知识库问答搜索模式。 20
MCP:基于Mcp Java SDK 开发一个 Mcp Client
MCP Client 源码分析,并使用 MCP Java SDK 实现一个客户端,调用@modelcontextprotocol/server-filesystem 实现对本地文件的管理
GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个):LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAG
设想你正致力于构建一个智能问答系统,该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息,并据此生成自然流畅的回答。然而,随着数据规模的不断扩大,系统面临着严峻的挑战:检索效率逐渐下滑,生成内容的质量亦
从开发新手角度对比 dify 和 n8n:哪个更适合你?
今天我想和大家聊聊现阶段两个不能避开的的开源项目:dify 和 n8n。我最近花了不少时间在研究它们,发现它们各有千秋,特别适合不同类型的项目。如果你也是个新手,想找个工具来快速上手开发
到底 MCP 有什么魅力?10分钟让 AI 直接操作数据库!
这几天老是听到 MCP 的概念,为了让自己不那么 out ,昨天下班之后我也是抓紧去看了下这到底是何方神圣。 MCP,全称 Model Context Protocol,是一个开源