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LangChain 调用不同类型的多MCP服务

我们在上一遍文章中介绍了如何通过 LangChain实现开发自定义MCP Server，并langgraph.prebuilt 提供的预定义代理（Agent）模板+DeepSeek实现了MCP

1月前
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LangChain开发MCP Server和MCP Client

本文介绍了如何通过 LangChain 实现 MCP 调用。通过模拟一个简单的算术计算器，基于 MCP Server 运行，并使用 MCP Client 进行调用。

1月前
68
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LangGraph集成DeepSeek实现AI对话

本文介绍如何使用AI开源框架 LangGraph，集成调用DeepSeek大模型，实现AI对话功能，并给出Python示例代码。

1月前
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LangChain4j开发RAG入门示例

本文将详细介绍如何基于Java语言，使用Langchain4j开源框架、Milvus向量数据、阿里Qwen大模型，开发一个RAG入门级简单示例。本示例虽然简单，但涉及到多个知识点，包括：Milvus

1月前
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Springboot调用Milvus实现相似度检索

Milvus 是一款开源向量数据库，专为支持大规模向量检索而设计，特别适用于大模型领域中的应用。本文详细介绍如何利用 Spring Boot 框架集成 Milvus 向量数据库

1月前
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SpringBoot集成Milvus向量库实现CRUD

Milvus是一款开源向量数据库，主要用于在大模型领域做向量查询的相关操作。milvus支持的语言比较多，支持python, Java, Go,node等开发语言。

1月前
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如何在苹果笔记本电脑安装Milvus向量数据库

Milvus 是一个高性能、高度可扩展的矢量数据库，可在从笔记本电脑到大规模分布式系统的各种环境中高效运行。Milvus 提供强大的数据建模功能，使您能够将非结构化或多模态数据组织成结构化集合。

1月前
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基于AI大模型开发智能新闻公告系统

通过引入AI大模型，企业可实现以下核心价值：自动化内容生成：基于模板与自然语言处理（NLP）技术，快速生成标准化通知公告，减少人工干预（如示例中的“劳动节放假通知”）。

1月前
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基于RAG和MCP技术开发企业知识库系统

随着 AI 大模型技术的发展，结合 RAG（检索增强生成）和 MCP（模型上下文协议），企业知识查询变得前所未有的高效与便捷。

1月前
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基于AI大模型技术开发智能考试系统

本文介绍了如何使用低代码开发平台+AI智能体，快速开发一个考试管理系统，考试系统包括题库管理、试卷管理、考试管理等核心模块，主要实现功能是：调用AI大模型自动生成题库，基于题库生成考试试券和自动阅卷。

1月前
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2024-01-15