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
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
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
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
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
微调GPT-2模型以应对有趣的数学挑战是一个令人兴奋的领域，它不仅能够提高我们对数学的兴趣，还能够展示AI在教育和娱乐中的潜力。通过这些实验，我们可以看到AI如何成为我们日常生活中的一个有趣和有用的工具我们可以期待AI在这些领域的应用将会越来越广泛，为我们带来更多的乐趣和便利。
Agentic AI不仅仅生成内容，它还基于目标采取自主行动。它能够做出决策、规划步骤，并与系统交互以完成任务，几乎不需要人为干预。Agentic AI能够根据预设的目标和环境信息做出决策。这种能力使得它在需要快速响应和复杂决策的场景中非常有用，比如自动驾驶汽车和智能交通系统。
Prompt Injection是一种攻击手段，攻击者通过精心设计的输入，使得AI系统产生非预期的行为。这种攻击方式可以分为直接和间接两种形式：直接提示注入、间接提示注入、混合提示注入；直接提示注入是攻击者直接向大型语言模型（LLM）输入恶意提示，以此来控制用户输入。
“推理”是ChatGPT的一种能力，它能够将复杂的问题分解成清晰、逻辑的步骤，从而揭示AI的内部思考过程。这与我们人类在面对需要深思的问题时，会写下思路、验证信息、进行计算并最终验证的过程非常相似。简而言之，大模型推理功能让我们能够看到AI是如何一步步构建其答案的。
2017年，谷歌通过具有里程碑意义的论文《Attention Is All You Need》引入了Transformer模型，从而彻底改变了人工智能。与早期逐字处理文本的模型不同，Transformer采用了一种名为自注意力（self-attention）的技术。
llmtrend