Box_clf的博客

运输层处理客户与服务器之间的实际通信。有关模型上下文协议消息格式的详细信息，请参见。就是帮用户通过特定的命令进行启动MCP的server服务器。协议层处理消息框架，请求/响应链接和高级通信模式。

是 RAG 管道的入口点。它负责使用从各种来源检索的相关。），但将来它可能支持其他模式（例如，图像、音频、视频等）。它包含查询文本和查询元数据。目前，它仅限于文本内容（即。) 或 实现自定义实现。

这里官方描述的比较模糊, 只在章节给出来了一个灵感来源的文章(LangChain通常，RAG系统涉及：确定要检索哪些信息的问题（通常来自用户）、从数据源（或多个数据源）检索信息的过程以及将检索到的信息直接传递到LLM作为提示的一部分。这里的设计理念就是将用户的提问进行转换为具体的子问题，再根据子问题的描述路由到不同的数据源进行检索，将检索的内从进行重新合并达到检索增强的结果，最后再根据检索内容来回答用户的问题。下面是具体的一些设计理念。

对于矢量搜索，这通常涉及清理文档，用额外的数据和元数据丰富它们，将它们分成更小的片段（也称为分块），嵌入这些片段，最后将它们存储在嵌入存储（又称为矢量数据库）中。这里需要结合官方的示例学习, Metadata算是一个很重要的东西, 可以按照我们想要的方式把不同的文档数据进行隔离和过滤, 这样可以实现私有知识库的隔离。但是，在某些情况下，最终用户可能希望上传其自定义文档，以便 LLM 可以访问它们。LangChain4j 提供了一组丰富的 API，可以轻松构建自定义 RAG 管道，从简单的管道到高级的管道。

如果有对当前的aiService定义添加tool工具, 那么会tool工具调用对应的大模型function calling的api, 这样模型会知道何时才会去调用系统内部的工具类.注解用于导入其他的配置类，使得这些配置类中的bean定义可以被当前配置类所在的Spring容器中识别和管理。循环调用ai模型, 根据模型反馈需要调用的工具链并将结果告诉模型, 最后根据模型的response返回最终的执行结果给用户。 根据实际的配置信息构建对应的aiService的bean对象。

对于Java系统, 提供AI-Agent的可实现方式, 使用LangChain4j开发demo实现对话形式对数据库生成有意义的测试数据

#加载文档import os#总结文档#翻译一下文档#精炼文档，删除除了某个主题或关键词之外的内容，仅保留与主题相关的内容。

#函数大师：根据函数名称，查找函数代码，并给出中文的代码说明# 定义一个简单的函数作为示例效果")return abc你是一个非常有经验和天赋的程序员，现在给你如下函数名称，你会按照如下格式，输出这段代码的名称、源代码、中文解释。函数名称: {function_name}源代码:代码解释:"""#获得源代码#自定义的模板class# 获得源代码# 生成提示词模板print(pm)#和LLM连接起来import osprint(msg)聊天: 文本内容输出json格式。

高级的接近人类语言的编程语言，易于学习动态语言直译式语言，可以跳过编译逐行执行代码广泛应用于web应用、软件、数据科学和机器学习Al方向的主流语言活跃的python社区数据巨大且丰富的库安装Python版本管理工具, pyenv 可以管理多个 python 的版本。安装Python3.11升级pip# 安装jupyter# 启动jupyter安装jupyter-lab# 安装# 启动界面。