【MCP】Java MCP服务器
了解如何实现和配置模型上下文协议(MCP)服务器
转到Java MCP客户端了解如何构建MCP客户端或Java MCP概述,以了解Java中模型上下文协议(MCP)的一般概述。
概述
MCP服务器是模型上下文协议(MCP)架构中的基础组件,为客户端提供工具、资源和功能。它实现了协议的服务器端,负责:
【MCP】Java MCP客户端
Java MCP客户端
了解如何使用模型上下文协议(MCP)客户端与MCP服务器交互
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模型上下文协议客户端
MCP客户端是模型上下文协议(MCP)架构中的关键组件,负责建立和管理与MCP服务器的连接。它实现了协议的客户端,处理:
Tongyi 实验室构建的信息检索WebAgent:WebWalker、WebCancer和WebSailor
【LLM框架】MemGPT 介绍
MemGPT 是一个基于记忆增强的 GPT(生成预训练变换器)模型,旨在通过集成外部记忆系统来提升语言模型在长期对话和复杂任务中的表现。它通过引入持久性记忆来扩展模型的上下文感知能力,解决了传统语言模型在处理长篇对话和多轮任务时常遇到的“短期记忆”问题。
【LLM框架】RAGFlow 介绍
RAGFlow 是一个开源的 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,旨在通过深度文档理解(Deep Document Understanding)技术增强生成式模型的性能,尤其是在基于大规模文本数据进行信息检索和生成内容时。它将文档检索与生成能力相结合,提高了生成模型在处理复杂问题时的准确性和上下文相关性。
【AI开发框架】openui-openui让我们用你的想象力来描述UI,然后看到它的实时呈现。
构建UI组件可能是一项艰巨的任务。OpenUI旨在使流程变得有趣、快速和灵活。这也是我们在W&B使用的一个工具,用于测试和原型化我们的下一代工具,以便在LLM的基础上构建强大的应用程序。
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【多模式人工智能应用】jina-使用云原生堆栈构建多模式人工智能应用程序
Jina允许您构建通过gRPC、HTTP和WebSockets进行通信的多模式人工智能服务和管道,然后将其扩展并部署到生产中。您可以专注于您的逻辑和算法,而不必担心基础设施的复杂性。