你好阳光o_o

想让AI帮你读懂PDF文档吗？本文教你用Spring AI和Ollama搭建一个本地RAG系统，让AI成为你的私人文档助手。无需GPU，无需云端API，只需几行代码，你的文档就能开口说话了！

RAG 是什么 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种融合信息检索与大模型生成能力的技术架构。其核心逻辑分三步： 检索（Retrieve）：从企业

@modelcontextprotocol/inspector 是一个强大的开发工具，提供了直观的 Web 界面和代理服务器,用于测试和调试 MCP 服务器。

拆解 LangChain 的 Prompt、Retriever、Agent、Memory 等底层模块，构建属于你的智能系统。

一、MCP Sampling：让大模型学会“精准提问” 1.1 采样原理拆解 核心作用：解决传统情感分析中“上下文缺失”和“动态场景适应”难题 关键优势： 人工审核机制：拦截敏感内容（如政治言论） 动

在AI圈，你一定见过这样的场景：一个炫酷的Agent Demo，在演示中对答如流、调用工具、完成任务，引来一片惊叹。团队信心满满，觉得下一个AI时代的颠覆者就是自己了。 但几个月后，项目悄无声息。当初

由于目前比较火的chatGPT是预训练模型，而训练一个大模型是需要较长时间（参数越多学习时间越长，保守估计一般是几个月，不差钱的可以多用点GPU缩短这个时间）

个基于 Chatterbox-TTS 的高性能文字转语音（TTS）服务。它提供了一个与 OpenAI TTS 兼容的 API 接口、一个支持声音克隆的增强接口，以及一个简洁的 Web 用户界面。

摘要：本文介绍了一个基于Python的学生信息管理系统开发实践。系统采用三层架构设计（表示层/业务层/数据层），使用Python 3.9和MySQL数据库实现。核心模块包括数据模型层（符合POJO规范