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万字深度解析大模型Function Calling原理、代码模板与分布式架构详解
1.Function Calling 2.Function Calling的概念与应用 3.什么是Function Calling?它在跨模型协作中的角色
LangGraph构建Ai智能体-10-RAG示例
前言 首先展示下Embedding,本文使用阿里的模型,需要按照相关的依赖,参考 大模型服务平台百炼控制台 词嵌入 embed_query 处理单个文本 embed_documents 处理多个文本
💡小白都能看懂的RAG分块实战:从递归分割到LLM智能拆解的全解析
在构建RAG(检索增强生成)系统时,文本分块质量直接影响知识检索精度与LLM输出效果。本文将深入解析五种分块策略的工程实现与优化方案。文中还会放一些技术文档,方便大家更好的理解RAG中常见的技术点。
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为了帮助大家从底层更好地理解 RAG 的工作原理,带你撕开技术黑箱,仅用numpy等Python基础库构建RAG系统,从零手撕RAG内核!从文本划分、向量化、相似度检索到生成优化,逐行代码解剖检索增强
🎯 RAG系统工业级部署指南:六步实现<3%幻觉率的问答系统
一、LangChain搜索工具实战:集成DuckDuckGo实现实时信息查询 核心场景:解决大模型知识滞后问题,通过搜索引擎获取实时信息 1.1 基础集成方案 1.2 高级配置(含元数据过滤) 1.3
暴论:2025年,程序员必学技能就是MCP
MCP 就像是大模型世界里的“最后一公里”。说个暴论,MCP 应该是每个程序员在2025年必须掌握的知识点。 大模型功能很强大, 我们都是清楚的。但是,它是有短板的。
超越HuggingFace:构建企业级大模型微调系统的24个关键技术
一、模型微调核心概念与技术演进 1.1 微调的本质与优势 数学表达: 1.2 微调方法分类 二、高效微调技术解析 2.1 PEFT理论框架 参数高效微调公式: h=W0x+ΔWx其中ΔW=BA 其中
Model Context Protocol 是什么?它和 Function Calling、AI Agents 有哪些不同?
最近,正在关注 AI 应用开发的演进,尤其是在如何让模型更好地“使用工具”这个问题上。Function Calling、AI Agents、Retrieval-Augmented Generation
手摸手教你入门到实践最全 MCP 整理
入门讲解 MCP:让大语言模型不只是聊天,更能"动手做事"的开放协议:https://juejin.cn/post/7492339631699345460 6000字+6个案例:写给普通人的MCP入门
基于 MCP Http SSE模式的天气助手智能体开发实战(一文带你了解MCP两种开发模式)
介绍了MCP的两种通信方式:标准输入输出和基于HTTP的服务器推送事件。通过开发一个天气助手智能体的实战案例,生动展示了两种模式的异同, 还安利了MCP Inspector服务端调试工具,大家来看看吧