摘要：这篇文章终于讲清楚了MCP与Function Calling的关系！-CSDN博客 前言自从大语言模型（LLM）横空出世以来，如何将 LLM 与现有商业系统有效结合、让其真正赋能各类业务，已成为当前最热门的研究方向之一。 Function Calling[1] 和 Model Context Pro 阅读全文

摘要：这个论文 怎么复现 或者工程落地 def mdoc_agent(question, document): # 预处理文档 text_segments, image_pages = preprocess_document(document) # 检索相关上下文 top_k_text, top_k_im 阅读全文

摘要：一行代码快速体验MCP 访问下面这个网站： https://smithery.ai/ 随便选一个cursor，在安装这里找到cursor配置， 然后复制到cursor中 📂 浏览器自动化 Web 内容访问和自动化功能。支持以 AI 友好格式搜索、抓取和处理 Web 内容。 @blackwhite0 阅读全文

摘要：一 基础配置 1.1 汉化 输入Chinese，选择简体中文Install. 1.2 Vscode迁移Cursor 手动导入 settings.json 和代码片段 方案一：直接复制文件 目录说明 Mac VSCode 目录 /Users/电脑用户名/Library/Application Supp 阅读全文

摘要：Cursor - The AI Code Editor 概述从年中cursor开源以来，逐渐火遍全网，成为编程的又一更强力助手。 Cursor 是由 Anysphere 这个实验室打造的代码编辑器，它基于 VSCode 修改派生，因此所有你在 VSCode 上的配置都能够导入到 Cursor 里使用 阅读全文

摘要：大家伙，我是小一 办公自动化应该算是打工人上班摸鱼的极致追求了，况且对于 Python 爱好者来说，办公自动化简直是太简单了 比如，今天的办公自动化主题：Python 操作 PDF 关于 Python 与 PDF 的操作，前面也有提到几篇，文末也会 列出相关几篇文章，感兴趣的可以都学习一下 今天的具 阅读全文

摘要：〔更多精彩AI内容，尽在「魔方AI空间」，引领AIGC科技时代〕 本文作者：猫先生知识库：https://aigcmagic.feishu.cn 本文从强化学习如何增强大语言模型（LLMs）的视角，进行系统性全面解读，涵盖强化学习的基础知识、流行的RL增强LLMs、基于奖励模型的RL技术（RLHF和 阅读全文

摘要：需求背景 设想一个使用手机语音点外卖的场景，我们需要开发一个APP，这个APP可以与用户进行语音对话，能够理解用户的意图，为用户推荐外卖商品，当用户对某款商品满意时，为用户自动下单。 语音转文字（ASR）有成熟方案，不是本文关注的目标，这里不再赘述，如果对这个技术感兴趣，在百度智能云官网上能找到对应 阅读全文

摘要：用说人话的方式讲解MCP 转：https://mp.weixin.qq.com/s/0o3rb1fl2XXBIDZHAbiRoA 目前各种MCP的文章和实际例子以及开源工具层出不穷，本文试图用最简单的方式解释下MCP解决什么问题和MCP怎么写的问题。 为啥要用MCP MCP是一项专为LLM工具化操作 阅读全文

摘要：探索 LangGraph、LangChain、LangFlow 和 LangSmith 之间的关键区别，了解哪种框架最适合您的语言模型应用——从工作流构建到性能监控。 近年来，自然语言处理（NLP）领域见证了可用于构建基于语言模型的应用程序的框架、库和工具数量的激增。在这些工具中，LangGraph 阅读全文

摘要：转：https://www.cnblogs.com/boydfd/p/18791215 背景 自ChatGPT诞生以来，各个企业都开始尝试引入LLM落地实施“智能”应用，而目前并没有太多文章系统地介绍应该怎么落地实施一个基于LLM的应用，到底应该做哪些步骤。本人从2023年12月份开始，陆陆续续开发 阅读全文

摘要：在训练大语言模型时，大家可能会搞混以下几个概念，下面做一个详细的对比区分： 概念 Pre-training（预训练） Post-training（后训练） Continue Training（持续训练）定义 预训练是指在模型的初始阶段，使用大量数据对模型进行训练，以便让模型学习到通用的特征和知识。这 阅读全文

摘要：CRAG（Corrective Retrieval Augmented Generation）是一种纠错检索增强生成方法，其主要步骤如下： 1. 检索阶段 用户输入查询 ：用户向系统输入一个查询请求，例如“艾萨克·牛顿是如何发现万有引力的？”。 检索器检索文档 ：系统中的检索器根据用户查询从预设的知 阅读全文

摘要：湖仓架构与概念在北美大火，多家科技巨头纷纷跟进 01 今年众多的 AI 交易中，有如下两笔交易： 6月4日，Databricks 宣布收购最火的数据湖表格式 Apache Iceberg 背后的商业机构 Tabular，Databricks 表示最终的交易价格将在 10 亿美元以上。 6月21日，O 阅读全文

摘要：反幻觉（Anti-Hallucination）的核心目标 问题本质：生成模型（如大语言模型）可能虚构信息（幻觉），需通过技术手段约束其输出，使其更忠实于事实或输入数据。 常见方法： 知识增强：引入外部知识库（如检索数据库、向量数据库）辅助生成。 事实检查模块：通过后处理验证输出准确性。 Prompt 阅读全文

摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/678902427 来自于 Meta AI，原文链接如下： 原文链接​arxiv.org/abs/2309.11495 LLM 经常遇到的主要问题就是幻觉，减少幻觉的方法大致可分为三类：训练时校正、生成时校正和通过增强（使用工具）进行校正。 阅读全文

摘要：导读 本文将分享大模型在蚂蚁集团推荐场景中的应用（以下全部为蚂蚁集团的研究工作及落地）。 主要内容包括以下几大部分： 1. 背景介绍 2. 利用大模型进行知识提取 3. 大模型作为教师模型 4. Q&A 分享嘉宾｜胡斌斌 蚂蚁集团AI创新研发部门NextEvo 算法专家 编辑整理｜王甲君 内容校对｜ 阅读全文

摘要：EmoLLM 是一系列能够支持 理解用户-支持用户-帮助用户 心理健康辅导链路的心理健康大模型，由 LLM指令微调而来，欢迎大家star~⭐⭐。目前已经开源的 LLM 微调配置如下： 心理健康大模型（Mental Health Grand Model）是一个综合性的概念，它旨在全面理解和促进个体、群 阅读全文

摘要：导读 随着 ChatGPT 的流行，LLMs（大语言模型）再次进入人们的视野。然而，在处理特定领域查询时，大模型生成的内容往往存在信息滞后和准确性不足的问题。如何让 RAG 和向量搜索技术在实际应用中更好地满足企业需求？如何在向量之上构建全链路 RAG 服务，提升开发者效率，降低成本？本文整理自 T 阅读全文

摘要：在企业提效方面，多模态能力同样具有重要意义。在 AICon 北京站活动中，我们邀请了快手「可图」大模型负责人李岩，他分享了主题为《快手「可图」文生图大模型应用实践》的演讲内容，以下为李岩演讲内容～期待对你有所启发！ 另外，在 8 月 18-19 日即将举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会上 阅读全文