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RSS订阅原创 从 0 开始学习大模型应用开发（加餐一）- 手把手带你开发MCP系统
摘要：Model Context Protocol (MCP) 是Anthropic推出的标准化协议，用于连接AI模型与外部工具数据，简化开发对接。通过MCP，大模型可便捷调用各类服务（如地图、数据库、GitHub等）。文章以Claude接入GitHub为例，演示了MCP的配置与使用流程，并介绍了其架构（客户端与服务端协作）。此外，还提供了开发MCP应用的步骤，包括使用uv工具初始化Python环境，并示例了基于天气API的MCP服务开发代码。MCP协议显著扩展了AI模型的功能边界，支持复杂场景的自动化处
2025-05-27 15:37:28
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原创 从 0 开始学习大模型应用开发（三）- LangChain 核心组件深度实践
本章详细介绍了使用LangChain构建大模型应用的关键技术。主要内容包括：1) 使用PromptTemplate创建可复用的提示模板，实现动态内容填充；2) 接入OpenAI等在线大模型服务，并处理API密钥等配置；3) 通过LangGraph添加对话记忆功能，使系统能记住上下文，实现连贯对话。文中提供了完整代码示例，涵盖核心组件如状态管理、线程ID生成、内存检查点等技术实现。这些技术让问答系统具备了更智能的交互能力，能够处理多轮对话并维护上下文信息。
2025-05-26 17:44:57
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原创 从0开始学习大模型应用开发（二）- 使用langchain开发大模型应用
在本文中，我们介绍了Langchain框架的基础知识、核心功能以及如何将其与Ollama Deepseek模型结合，构建一个简单的问答系统。Langchain作为一个灵活且强大的框架，为开发者提供了处理大语言模型的工具和组件，使得多步骤任务和模型集成变得更加简便。通过本文的学习，相信读者能够理解Langchain框架的基本概念，并能够运用它构建出适用于各种场景的大模型应用。希望大家能在实际开发中，充分发挥Langchain的优势，构建出更强大、灵活的语言模型应用。
2025-05-21 15:51:12
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原创 从0开始学习大模型应用开发（一）- Ollama运行本地大模型
Ollama是一个开源工具，旨在简化大语言模型（LLM）在本地计算机上的部署和运行。它支持Linux、MacOS和Windows系统，提供一键下载、安装和切换不同模型的功能，优化了资源需求以适应消费级硬件，并提供了标准API接口以便集成到应用程序中。
2025-05-19 17:02:11
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原创 Jaeger开源分布式追踪平台深度剖析（一）Jaeger入门和环境搭建
Jaeger 是由 Uber Technologies 于 2016 年开源发布的一个分布式追踪平台，后来捐赠给了CNCF云原生计算基金会，并成为其毕业项目。Jaeger作为云原生领域专业的分布式追踪系统，主要提供以下核心功能：我们来看几张jaeger的截图：这张视图是Jaeger分布式追踪系统的核心交互界面，主要用于通过多维度过滤和可视化分析快速定位与诊断分布式系统中的请求链路问题。用户可在左侧通过服务名称（如"frontend"）、HTTP状态码（如200/400）、时间范围（如回溯1小时）及耗时区间（
2025-04-16 15:33:17
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原创 【Spring AI 0基础教程】3、基础篇 | 文生图 - 电商广告图片生成器
在上一小节中，我们学习了 Spring AI 中聊天客户端的使用方法，当然 AI 大模型的能力远远不至于回答你的问题，包括文生图、音频转文字、文字转音频等等功能在后面的章节中都会慢慢学习到。那么这一小节，我们将学习 Spring AI 中非常强大的功能：文生图，通过这种技术完成一个新的案例：电商广告图片生成器。我们先来看下最终的效果以及本章实现的系统具备的功能：一、提示词优化 ： 提示词是文生图的关键，优化它能提升生成图片质量与精准度，帮助用户精准描述所想画面。如想要梦幻森林，起初用 “森林”，生成场景普通
2025-04-04 20:48:51
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原创 【Spring AI 0基础教程】2、基础篇 | 聊天客户端 - 智能健康助手
学习目标：基于之前对 Spring AI 的基础学习，探索使用ChatClient接入不同大模型，实现智能健康助手开发，该助手具备问题咨询、示例参考和症状处理等功能。后端开发：比较ChatClient和ChatModel，鉴于无需特定模型定制，选择更便捷强大的ChatClient。设置并优化引导模型回复，进行少样本学习提升准确性。开发接口处理用户请求，调用大模型并处理异常。前端开发：前端通过fetch方法调用后端接口，将响应解析为 JSON 后展示健康咨询报告。
2025-04-04 20:42:07
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原创 【Spring AI 0基础教程】1、基础篇 | 环境搭建 - 智能天气预报助手
(https://spring.io/projects/spring-ai)]是 Spring 官方于 2023 年推出的 AI 应用开发框架，它如同 AI 世界的"Spring 生态连接器"，致力于简化开发集成了 AI 功能的应用程序。它主要解决两大核心问题：如上图所示，Spring AI 成为了连接企业数据以及 API 和生成式 AI 的桥梁。Spring AI 具备的能力如下：它具备以下特点：那么 Spring AI 到底能做什么呢？这里我给出几个常见案例，在咱们这套课程中也会带着大家完成这些案例：场
2025-04-04 19:35:48
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原创 Java开发基于Spring AI Alibaba玩转 MCP：从发布、调用到 Claude 集成
Spring AI MCP 为模型上下文协议提供 Java 和 Spring 框架集成。它使 Spring AI 应用程序能够通过标准化的接口与不同的数据源和工具进行交互，支持同步和异步通信模式。整体架构如下：Spring AI 应用程序：使用 Spring AI 框架构建想要通过 MCP 访问数据的生成式 AI 应用程序Spring MCP 客户端：MCP 协议的 Spring AI 实现，与服务器保持 1:1 连接通过 Spring AI MCP，可以快速搭建 MCP 客户端和服务端程序。
2025-04-04 19:06:58
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空空如也
空空如也
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