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让 AI 更懂 Ant Design:MCP 协议在前端领域的落地实践
💡 开发者福音!现在可以让 AI 理解 Antd 代码并生成更相关的代码旨在减少生成幻觉!MCP 服务让LLM能够精准查询组件文档、API和示例代码。支持自主提取文档,再也不用反复查阅官方文档了!
实战派!百万PV的AI产品如何搭建RAG系统?
本文揭秘RAG系统三大核心阶段:上线前如何用百万级QA数据+元数据优化知识库;运行时如何通过上下文分析、相关性验证解决多问、误匹配难题;上线后如何防止知识库“腐败”。附实战提示词模板和避坑技巧....
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AI产品的从0到1,从需求分析、市场调研到功能设计、AI agent流程实现,揭秘AI产品落地的全流程...
前端也需要了解的 mcp 知识
本文回答了作者的一些疑问: MCP 是什么、可以干什么?如何实现一个 MCP?如何测试 MCP 服务?如何使用 MCP ?
面向前端人的提示词工程指南
大家好,我是 lv (lv.liu)。 本篇文章,带你深入提示词工程,包括从技术的角度看提示词的类别、编写提示词的核心原则、写提示词的核心原则、写提示词的基本步骤、提示词技巧、适合前端人的调试工具等。
AI离线开发新体验:基于Ollama+deepseek打造私有化代码助手
前言 在数据安全要求日益提高的今天,如何在不依赖云端服务的情况下获得AI编程辅助?本文将手把手教你使用开源工具搭建本地化Copilot,实现完全离线的智能代码补全。 准备工作 硬件要求 推荐16GB+
2025年了还不会用ollama吗❓
本文详细介绍了在无互联网的内网环境中部署本地AI服务的解决方案。通过Ollama工具运行开源大语言模型(如Deepseek),结合VSCode的Continue插件实现代码补全与交互问答
案例解析:RAG的尽头是Agent
AI进化论:从RAG到Agent,智能体如何重塑未来世界 ©作者| Blaze 来源| 神州问学 引言 随着ChatGPT、ChatGPT-4等的发布,我们彻底被大模型(LLM)的魅力所征服,越来越多
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多使用。在自己的工作流中加入 AI 产品。写代码,写周报,脑暴想法,总结文档,翻译等。生活中的问题也可以积极问。
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在使用AI模型的过程中,发现了目前大多数LLM存在的一些问题。如果通过langchain解决这些问题,让我们的生产力提高呢?