摘要： 本文深入探讨了如何使用 Java 构建一个简单的邮件 MCP (模型上下文协议) 服务器，并将其与 Gmail 集成，以实现邮件的发送、读取和管理等操作。 通过 Claude 桌面客户端的验证，证明了该方案的可行性。 此外，本文还讨论了在使用 MCP 服务器时遇到的挑战，例如地址验证问题，并提出了相应的解决方案。 最后，介绍了 MCP Inspector 测试工具，并展望了未来的发展方向，
在人工智能领域日新月异的今天，事实可靠性始终是最重要的挑战之一。大语言模型(LLMs)已经彻底改变了我们与信息的交互方式，但它们生成看似合理却不正确的内容，也就是常说的“幻觉”现象，严重阻碍了其可信赖的部署应用。谷歌的 DolphinGemma，作为 Gemma 模型家族中的一个专门变体，致力于通过带显式引用的来源依据生成来解决这个问题。本文将深入探讨 DolphinGemma 的技术基础、训练方
在当今人工智能 (AI) 快速发展的时代，构建能够自主完成复杂任务的 AI 智能体至关重要。本文将深入探讨如何利用 FastMCP、LangChain 和 LangGraph 构建一个远程 MCP (Model Context Protocol) 服务器和客户端，从而赋能 AI 智能体，使其能够与外部工具进行交互并完成更复杂的任务。我们将通过一个实际的数学计算案例，详细讲解整个流程，并分析其背后的
大语言模型（LLM）正驱动着从聊天机器人到内容生成器的各种应用。但在你打开一个模型的仪表盘或者阅读其文档时，经常会看到四个关键指标，它们最初看起来可能有些神秘：Tokens（令牌）使用量、质量指数、首个令牌生成时间（延迟）和每秒 Tokens 生成量（吞吐量）。本文将深入剖析这些指标的含义，以及它们在你构建或评估一个 LLM 驱动的应用程序时的重要性。理解这些指标，能帮助你更好地选择和优化模型，提
大语言模型（LLMs）不再是昙花一现的趋势，而是我们思考、工作和创造方式的一场根本性革命。它不仅仅是人工智能工具，更是推动经济、沟通、创造力和生产力的强大引擎。如果你还没有意识到这一点，那么你将面临被这场变革浪潮席卷的风险。掌握LLM，不仅仅是一种选择，更关乎你的职业生存、竞争优势和在未来世界中的主导地位。 什么是LLM：理解大语言模型的核心 大语言模型（LLMs）是基于海量数据（数十亿甚至数万亿
随着2024年大模型（Large Language Models，LLM）技术的飞速发展，选择适合自身项目的AI模型变得至关重要，但也更具挑战。从OpenAI的GPT系列到Google的Gemini，Meta的Llama，再到Anthropic的Claude，市面上涌现出大量各具特色的LLM。本文将深入探讨不同开源与闭源模型的特性，助力开发者、研究人员和企业领导者在LLM浪潮中做出明智决策。 本文
大语言模型（LLM），例如 GPT-4 和 Claude，在诗歌创作、代码编写、文章总结和问题解答等方面展现了令人惊叹的能力。然而，它们普遍存在一个显著的弱点：上下文理解的局限性。这就像拥有卓越天赋但记忆力有限的学生，LLM 只能基于 prompt 中提供的信息进行推理和响应。一旦信息不在 prompt 中，LLM 就如同对其一无所知。这正是导致幻觉、不准确或模糊答案的主要原因。本文将深入探讨如何
随着人工智能技术的飞速发展，检索增强生成 (RAG) 和 智能代理 (Agentic AI) 已成为构建下一代智能应用的关键技术。本文将深入探讨 Agentic RAG，即结合了智能代理的 RAG 技术，分析其优势、应用场景，以及如何通过智能编排提高信息检索和生成的准确性和全面性。通过对比传统 RAG 方法，我们将展示 Agentic RAG 如何在复杂查询处理、动态数据源选择和减少幻觉方面提供显
视频内容创作者和托管平台，都将视频观看时长分析视为优化内容、提升用户参与度的关键。Vimeo等视频巨头拥有强大的系统，能够大规模地剖析用户行为。本文将以Vimeo为灵感，深入探讨如何构建一个类似的、但能在本地机器上运行的视频观看时长分析流程，帮助你解码用户注意力，提升视频内容质量。 1. 核心挑战：解码用户注意力，优化视频内容 视频平台的核心目标之一是尽可能地延长用户的观看时间。这意味着需要深入了
随着人工智能(AI)和大语言模型(LLM)日益融入政府职能，自动化管理任务、加强网络安全、侦测欺诈、改善公民参与等方面的效率显著提升。然而，这种变革性的潜力却被一种隐蔽的威胁所笼罩：AI数据投毒。数据投毒是一种针对AI和机器学习(ML)模型训练数据集的复杂网络攻击，通过在模型训练阶段故意注入损坏、误导或恶意数据，从而降低模型性能、改变模型行为、引入偏差或植入隐藏漏洞。本文将深入剖析LLM和AI数据
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