本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式，通过这个强大的框架，我们可以将复杂的技术任务简化，让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba，提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开，深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术，探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。
通过遵循以上最佳实践，可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统，为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面，能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型，拥有320亿参数，性能媲美DeepSeek-R1（6710亿参数）。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行，并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换，涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外，还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能，帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题，提升大模型应用的稳定性和效率。
本文深入解析了Model Context Protocol（MCP）协议，探讨其在AI领域的应用与技术挑战。MCP作为AI协作的“USB-C接口”，通过标准化数据交互解决大模型潜力释放的关键瓶颈。文章详细分析了MCP的生命周期、传输方式（STDIO与SSE），并提出针对SSE协议不足的优化方案——MCP Proxy，实现从STDIO到SSE的无缝转换。同时，函数计算平台被推荐为MCP Server的理想运行时，因其具备自动弹性扩缩容、高安全性和按需计费等优势。最后，展望了MCP技术演进方向及对AI基础设施普及的推动作用，强调函数计算助力MCP大规模落地，加速行业创新。
