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【Agent专题】MCP架构实战：开发者必藏！最全MCP智能代理构建指南，附实操解析
MCP代理正在颠覆智能体的边界，它不再只是“对话专家”，而是真正能与真实应用沟通并完成任务的AI大脑。 从代码调用、任务调度，到插件执行、决策控制，MCP（Model Context Protocol）让大模型从“只会聊天”进化为“能干活的助手”。但——问题也随之而来： 想要搭建一个MCP代理，真的太复杂了！ 你不仅要搞懂多层交互架构，还要处理模型、记忆体、协议、工具链之间的配合。如果缺乏系统的知…- 6
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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…- 4
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详解RAG评估指标与评估方法
今天我们来详细聊聊RAG的评估方法都有哪些。在此之前，先来简单介绍下什么是RAG。RAG基础概念Retrieval Augmented Generation，检索增强生成。 RAG = 检索技术（Search）+ LLM 提示。其主要目的是通过从外部检索与输入问题相关的相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，从而提高生成文本的相关性、准确性和多样性。具体可以参照下图： RAG技术包括三个核心部分…- 11
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一文读懂GraphRAG：把知识图谱塞进RAG，AI从“聪明”走向“懂事”
当我们说“大模型健忘”，其实说的是它的“知识储存能力有限”，尤其是面对企业内部专业文档、复杂背景知识时，一问三不知的现象比比皆是。 为了解决这个问题，RAG（Retrieval-Augmented Generation）应运而生，它通过检索外部知识增强生成回答的准确性，成了AI工程的“标准套路”。 但经典RAG也有短板：它只会“关键字匹配”，不会“理解知识结构”，检索和生成之间始终隔着一层“信息语…- 5
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让大模型更懂你，京东零售的算法工程师做了这些事
在京东，技术从不是冰冷的代码，而是连接消费者与美好生活的桥梁。算法工程师慧沐用大模型赋能智能导购、搜索、推荐等电商场景，工作期间发表4篇顶会论文，提交专利8篇，并入选北京亦麒麟优秀人才。这些写进顶会论文的技术突破、藏在专利证书里的创新方案，都化作了消费者指尖上的流畅体验。这位博士毕业就加入京东零售的年轻人，让代码听懂生活的细语，让购物有超越期待的温度。以下是他的自述—— 从校园步入职场后，我深刻体…- 4
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文档太长模型“吃不下”？试试这15种Chunking策略，轻松搞定RAG！
1、RAG系统也能“切块”？15种Chunking技巧让你的检索生成更聪明！ 你知道吗？在构建一个强大的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统时，决定其“聪明程度”的，可能不是模型本身，而是——你怎么“切块”你的文档。 在NLP领域，RAG系统已经成为处理复杂问答、文档摘要、知识库检索等任务的利器。但面对动辄上万字的文档，如何在不丢失上下文的前提下，把它们“切”…- 5
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Dify v1.6.0：原生集成 MCP，实现 AI 能力的双向流通
AI 应用正从简单的聊天机器人快速演进为功能丰富的 Agent。要真正发挥作用，AI 必须主动联通外部数据、API、日历和代码库等资源。不过，以往连接不同模型和服务时，通常需要编写大量定制代码，维护成本高且难以扩展。 MCP（模型上下文协议）很好地解决了这一难题，提供了一种标准化的协议接口，让 AI 更轻松地发现和使用外部服务。此前，开发者需要通过插件在 dify 调用 MCP 服务，而在最新版本…- 8
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AI 将如何改变我们构建产品的途径
从千篇一律到千人千面的产品革命 当我们打开一款应用时，如果界面能够根据使用习惯、当前情境和个人偏好实时调整，当产品团队测试新功能时，不再需要等待6-8周的A/B测试周期，而是在几分钟内通过AI模拟器预测用户反应，这样的产品开发模式正在从理想变为现实。 传统产品开发面临的核心挑战 目前数字产品普遍采用静态的"一刀切"界面设计，这种方式假设所有用户都有相同的需求和行为模式。然而，技…- 7
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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
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