static_coder的博客

一个基于 AI 的智能菜谱生成平台，支持中华八大菜系 + 国际料理，提供营养分析、酒水推荐、菜谱效果图生成等全方位烹饪指导。GitHub地址：https://github.com/liu-ziting/what-to-eat官网地址：https://eat.lz-t.top/

Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和[LLMOps](https://docs.dify.ai/zh-hans/learn-more/extended-reading/what-is-llmops) 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。由于Dify内置了构建LLM。

由于我们的源码没有全部下载下来，所以很大程度上可能找不到。所以，断点提示就变成了我们唯一的出路。动态调用的问题，我们已经解决了。指定调用只要需要找到调用的时机，自然可以控制。但是，业务中总会有各种不同的场景。例如，粉丝朋友的需求。断点启动之后，我们看到连接数为0，也就是还没有加载。从代码的构造启可以看到，参数就是我们上面注入的。我们可以采用上面相同的方法，看看哪里调用了。客户端会在所有的服务中寻找合适的方法。也不例外，既然提供配置文件的配置，那么。最直接的想法，就是直接将配置文件对应的。

FunASR是一个基础语音识别工具包，提供多种功能，包括语音识别（ASR）、语音端点检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人分离和多人对话语音识别等。FunASR提供了便捷的脚本和教程，支持预训练好的模型的推理与微调。更是通过CPU可以直接跑起来的大模型。FunASR旨在通过语音识别的学术研究和工业应用之间架起一座桥梁。通过发布工业级语音识别模型的训练和微调，研究人员和开发人员可以更方便地进行语音识别模型的研究和生产，并推动语音识别生态的发展。让语音识别更有趣！

2025年5月20日`Spring AI 1.0 GA`正式发布，标志着`Spring AI`的稳定版正式落地。随着大模型AI的广泛应用，`Spring`作为程序员背后的一站式生态圈，`Spring AI`在520这个浪漫的日子，正式告白所有程序员，仿佛在说，有我在，你们放心使用吧！

上一节介绍了手搓MCP服务和客户端，并且采用了服务器发送事件（SSE）的形式调用，完成了基本调用。当然客户端也可以使用`Cherry Studio` 客户端直接调用，输入服务端的IP和端口即可。

之前分享过一篇《CherryStudio+百度地图MCP为大模型赋能实时位置》的文章，讲解了CherryStudio搭载百度地图MCP服务实时获取位置，使用了第三方的MCP服务。大家有没有发现一个问题：搭建的客户端，调用了MCP服务以后，除了MCP服务相关的问题他可能给出回答，其他的他就不能回答了，这个是什么原因呢？是 Spring AI MCP 框架中用于快速暴露业务能力为 AI 工具的核心注解，该注解实现 Java 方法与 MCP 协议工具的自动映射，并且可以通过注解的属性。今天我们一起来探秘！

Qwen3是Qwen大语言模型系列的新一代产品，在自然语言处理和多模态能力上取得显著进展。它基于前代成功经验，通过更大数据集、强化架构和优化微调，处理复杂推理、语言理解与生成任务。

MCP（模型上下文协议）是去年 11 月由 Claude 的母公司 Anthropic 推出的一项开放标准协议。其目标是为大型语言模型提供一种开放、标准化的方式，以便与外部数据源、工具和服务进行连接

MCP，全称是一种开放协议，标准化了应用程序为大语言模型（LLM）提供上下文的方式，类似 AI 应用程序的 USB-C 端口。它能帮助构建基于 LLM 的代理和复杂工作流程，提供了越来越多的预构建集成、在 LLM 提供商和供应商之间切换的灵活性以及保护数据的最佳实践。M

Dify是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。Dify就是拖拉拽就能用的AI工厂，可以像搭积木一样连接AI模型、数据、API，支持支持语音/文本/图像多模态应用，完全可视化操作，小白也能上手。

是敌是友？答案在你手中飞算JavaAI的诞生，既是效率革命的狂欢，也是职业洗牌的开端。拥抱AI者乘风破浪，故步自封者黯然退场。

年前随着Deepseek的爆火，AI天都塌了，各大厂商企业纷纷接入Deepseek。本以为这一波可以安稳几天，谁曾想短短几个月QwQ-32B与Manus的问世，更是让技术人疯狂、让厂商应接不暇。AI技术的发展简直太迅速了，反应慢了连汤都喝不上。