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基于MCP-RAG的大规模MCP服务精确调用方法
编者荐语Model Context Protocol（MCP）作为连接LLM与现实世界的“万能接口”，其重要性日益凸显。然而，在面对海量用户请求和动态变化的MCP服务集群时，如何高效、精准地获取所需服务，并突破LLM同时管理和调用大量MCP服务的“提示膨胀”瓶颈，成为摆在技术团队面前的一大挑战。本文创新性地提出将检索增强生成（RAG）理念，构建“MCP-RAG”系统，引入MCP服务发现领域，深入探…- 2
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 2
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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
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实测ChatGPT“学习模式”，它能成为你的专属AI家教？
今日，OpenAI推出了ChatGPT学习模式，学习模式专为大学生设计。 该模式主要面向教育领域，提供交互式提示、支架式回应、个性化教育、知识点检查四种方法，可以深度解读每一道难题的解题思路和流程，而不是仅仅给出答案。 当学生使用学习模式时，系统会提供引导性问题，根据他们的学习目标和技能水平调整回答内容，从而帮助他们建立更深入的理解。学习模式生动有趣且互动性强，旨在帮助学生真正掌握知识——而不仅仅…- 6
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零改造实现 DIFY 性能提升 10 倍的一次实践
通过将 dify 可视化开发的应用转换为 Spring AI Alibaba，既能充分的利用 Dify 可视化界面高效搭建 AI 应用的优势，又能充分利用 Spring AI Alibaba 框架带来的灵活性与高性能，可以更灵活的应对更复杂多变的 AI 业务开发场景。 经过压测，与直接在 …- 5
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优化 AI 问答准确率：知识库实践与避坑指南
上次分享了关于知识库切片方案后，收到了很多朋友的反馈和讨论，甚至还发生了一些小插曲，但大家的关注和认可让我更加坚信这个方案的价值。这次，我将延续上次的内容，深入探讨如何将知识库切片方案优化为问答对模式，以及我们在实际落地 RAG (Retrieval Augmented Generation) 过程中遇到的常见难点和具体的解决方案。希望我的经验能帮助大家少走弯路！一、附件与图片如何存储？告别“污染…- 4
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All in AI 现状盘点｜口号、投入与落地的真相
长文拆解 7 家来自消费电子、医疗体检、广告营销、互联网、运动健身、在线教育、电视终端等行业的“AI宣言”与落地成果，一起来看看这场AI大跃进的真实进展。 2023 年是 AI 爆发元年，2024 年则是“All in AI”的集体狂欢年。从科技公司到教育平台，从银行到建筑业，几乎所有行业的头部玩家都在押注 AI、喊出“全力投入”的口号。一时间，“AI”从前几年还属于CTO范畴的“技术投资”，迅速…- 5
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RAG召回优化完全指南：从理论到实践的三大核心策略！
在构建RAG（检索增强生成）系统时，我们经常遇到这样的问题：明明知识库里有相关内容，但检索出来的结果却不够准确。用户问"如何提高深度学习训练效率？"，系统却返回了一堆关于深度学习基础理论的文档，真正有用的优化技巧反而被埋没了。 这个问题的根源在于召回环节的不足。召回是RAG系统的第一道关卡，它决定了后续生成的质量上限。今天我们就来深入探讨三个核心的召回优化策略，并提供完整的代码…- 3
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dify 1.7.1版本全面解析：新特性、改进与升级指南
2025年7月28日，dify发布了1.7.1版本。这次更新不仅修复了多个关键问题，还带来了许多新功能和性能优化，极大地提升了用户的产品体验与开发效率。本文将从新特性介绍、主要修复与改进、升级指南等多角度详细解读dify 1.7.1版本，帮助开发者和用户深入理解和快速上手新版本。 一、dify 1.7.1新特性剖析 1. 默认值支持：Select输入框新增默认值选项 在表单设计中，灵活设置选择…- 10
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微软进军 AI 浏览器，维持巨头的平庸
Edge 能读懂网页了，仅此而已。 作者｜薛星星编辑｜蒋浇封面｜Edge 截图 经过了两年对 Edge 浏览器 AI 功能的小修小补之后，微软在今天为 Edge 浏览器加入 Copilot 模式，正式进军 AI 浏览器市场。 具体来说，Edge 浏览器中的 AI 功能不再像以前一样只是一个聊天侧边栏，新推出的 Copilot 模式可以让 AI 阅读和理解网页内容，比如帮你做一个技术文档页面的解读或…- 4
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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 3
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