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Spring AI RAG示例，集成硅基流动的嵌入模型和本地Docker部署的Qdrant向量数据库。...

使用 Spring AI 集成硅基流动的 Enbedding 模型，此处使用bge-m3 模型来对文本进行embedding操作。...

Spring AI 集成通义千问大模型和DeepSeek大模型，屏蔽自动注入，手动创建通义千问大模型和DeepSeek大模型实例。...

Spring AI 集成 DeepSeek 大模型实践指南，主要有项目依赖、项目配置以及核心代码实现。...

模型 (Models) AI 模型是通过算法设计来处理和生成信息的系统，通常模拟人类认知功能。这些模型通过从海量数据中学习规律和知识，能够生成预测、文本、图像或其他输出，从...

Spring AI 项目旨在简化集成人工智能功能的应用程序开发过程，同时避免不必要的复杂性。 该项目从著名的 Python 项目（如 LangChain 和 LlamaIn...

模型上下文协议(MCP)允许服务器向语言模型暴露可调用的工具。这些工具使模型能够与外部系统交互，例如查询数据库、调用API或执行计算任务。每个工具通过唯一名称进行标识，并包...

模型上下文协议（MCP）为服务器向客户端暴露提示词模板提供了标准化方式。提示词模板使服务器能够提供结构化消息和指令，用于与语言模型交互。...

模型上下文协议(MCP)支持对可能返回大型结果集的列表操作进行分页处理。分页机制允许服务器分批次返回结果，而非一次性返回全部数据。...

模型上下文协议(MCP)为服务器提供了一种标准化方式，用于向客户端发送结构化日志消息。客户端可通过设置最低日志级别来控制日志详细程度，服务器发送的通知包含严重级别、可选的记...

模型上下文协议(MCP)为服务器提供了一种标准化方式，用于为提示词和资源URI提供参数自动补全建议。这使得用户可以在输入参数值时获得上下文相关的建议，实现类似IDE的丰富体...

模型上下文协议(MCP)为服务器向客户端暴露资源提供了标准化方式。资源允许服务器共享为语言模型提供上下文的数据，例如文件、数据库模式或应用特定信息。每个资源通过URI进行唯...

模型上下文协议（MCP）为客户端向服务器暴露文件系统“根目录”提供了一种标准化方式。根目录定义了服务器在文件系统中的操作边界，使其能够明确可访问的目录和文件范围。...

模型上下文协议（MCP）为服务器提供了一种标准化方式，通过客户端向语言模型请求LLM采样（“补全”或“生成”）。...

模型上下文协议(MCP)包含可选的ping机制，允许任何一方验证对方是否仍保持响应且连接有效。ping功能通过简单的请求/响应模式实现。...

模型上下文协议(MCP)支持通过通知消息取消进行中的请求。任何一方均可发送取消通知，表明应终止先前发出的请求。...

模型上下文协议(MCP)支持通过通知消息对长时间运行的操作进行可选的进度跟踪。任何一方均可发送进度通知来提供操作状态的更新。...

1. 引言 1.1 目的与范围 模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）在传输层提供授权能力，使MCP客户端能够代表资源所有者向受限制的MC...

MCP（Model Context Protocol）使用JSON-RPC 2.0作为消息编码格式，且所有消息必须采用UTF-8编码。...

模型上下文协议（MCP）采用客户端-宿主-服务端架构，单个宿主可运行多个客户端实例。该架构支持用户跨应用集成AI能力，同时保持明确的安全边界与功能隔离。...