模型上下文协议（MCP） 正在改变 AI 助手与外部世界交互的方式。本文将深入探讨 MCP，展示如何使用它将 GitHub CoPilot 连接到外部工具，并通过 Google Books API 的具体例子，说明其强大的功能和灵活性。通过构建自定义 MCP 服务器，你可以让 CoPilot 具备更强大的能力，超越简单的对话，真正成为你的智能助手。 1. MCP 概述：连接 AI 助手与外部世界的
在构建强大的人工智能（AI）能力上，雄心壮志是基石。然而，当雄心超越了实际，便可能陷入自欺欺人的幻境。印度本土AI公司Sarvam AI的经历，或许正是对这一点的深刻诠释。Sarvam AI曾立下豪言壮语，要打造一款真正属于印度的 大语言模型（LLM），一个主权模型，代表十亿人民的声音，理解“巴拉特”（印度）的文化，而不仅仅是英语。然而，其推出的Sarvam-M模型，却并未达到预期效果，引发了人们
网络安全日益重要，钓鱼邮件作为一种常见的网络攻击手段，给企业和个人带来巨大的风险。传统的钓鱼邮件识别难度较低，企业需要一种更高效、更具挑战性的方式来测试员工的网络安全意识。本文将探讨如何利用大模型（LLM）和RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术，结合个性化上下文数据，生成更逼真的钓鱼邮件内容，从而提升员工的安全意识，降低企业面临的Phishing
OpenSearch 3.0 引入了令人兴奋的模型上下文协议（MCP），它极大地简化了大型语言模型（LLM）与 OpenSearch 的集成，从而实现了强大的自然语言搜索能力。本文将深入探讨 MCP 的重要性、如何在 OpenSearch 3.0 中利用 ChatGPT API 通过 MCP 实现自然语言查询，并提供一个快速启动沙箱的实践指南，让您在几分钟内体验 LLM 驱动的搜索。 模型上下文协
数据工程师和数据分析师们，你们是否厌倦了在浩如烟海的数据中苦苦挖掘，只为寻找一个问题的答案？那些晦涩难懂的SQL查询，复杂的数据表连接，以及让人抓耳挠腮的调试过程，是不是已经成为了日常工作的常态？现在，想象一下这样一种场景：你只需要用自然语言像和同事聊天一样提出问题，数据就能立刻通过大语言模型（LLM）以你想要的方式呈现出来。这不再是科幻小说，而是正在发生的数据工程领域的革命——用LLM进行数据对
我们正在经历一场深刻的变革。大型语言模型（LLM），例如ChatGPT，正在悄然成为知识工作的新操作系统。它不仅是一种趋势，更是一种根本性的转变，深刻地影响着思考、写作、计划和学习的方式，为知识型工作者带来前所未有的效率和创造力。本文将深入探讨LLM如何重塑工作方式，并提供实用技巧，帮助你将LLM融入日常工作流程，释放其巨大潜力。 LLM：超越传统软件，重构工作方式 当提到“操作系统”时，我们通常
AI会取代开发者吗？大模型时代程序员的未来
AI大模型正在以前所未有的速度改变软件开发的方式，关于“AI是否会取代开发者”的讨论甚嚣尘上。一个简短的答案是：不会。但更长的答案是，AI正在改变开发者所做的事情，而不是让他们消失。开发者们无需恐慌，拥抱变革才是王道。本文将深入探讨AI与开发者之间的关系，分析AI如何赋能开发者，而非取代他们，并展望大模型时代程序员的未来。 开发者替代论的炒作与真相 每隔几年，就会出现一种新的工具，声称可以取代开发
还在为保存来自 ChatGPT 的精彩对话、记录代码片段或是整理学习笔记而手忙脚乱吗？打开文本编辑器、复制粘贴、保存文件，这些步骤是不是已经让你感到厌烦？现在，有了 Keploy 的免费在线文本文件生成器，一切都将变得简单快捷！无论你是 AI 用户、程序员、学生还是作家，都能通过这个小工具，轻松创建和下载 .txt 文件，高效管理你的文本数据。 文本文件生成器：化繁为简的利器 文本文件生成器，顾名
大语言模型（LLM）的未来发展方向不仅仅在于模型规模的扩张，更在于提升其智能性、速度和效率。长期以来，上下文长度一直是制约LLM发展的瓶颈。无论处理文档、对话还是结构化数据，所有信息都必须塞进一个有限的上下文窗口内，通常只有4K到32K个token。而模型上下文协议（MCP）的出现，从架构和系统层面彻底改变了LLM访问、管理和推理海量信息的方式，为解决这一瓶颈带来了革命性的突破。本文将深入探讨MC
llmtrend