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04-LLM与MCP集成实践
04-LLM与MCP集成实践概述在前三篇文章中,我们分别介绍了MCP协议、服务器开发和客户端开发。 本文将深入探讨如何将MCP工具集成到大语言模型(LLM)中,使用LangGraph构建智能代理应用,实现自动化的工具调用和状态管理。 文件:展开代码语言：BashAI代码解释#DeepSeekAPI配置DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-actual-api-key-here#调试模式(可选)DEBUG=false基础集成架构架构图展开代码语言 (result["messages"])==1集成测试展开代码语言：PythonAI代码解释@pytest.mark.asyncioasyncdeftest_graph_execution():#创建图 参考资源LangGraph官方文档LangChainMCPAdaptersDeepSeekAPI文档文章标签展开代码语言：TXTAI代码解释LangGraph,LLM集成,MCP集成,智能代理,工具调用
26510编辑于 2026-02-03 - 来自专栏DeepHub IMBA
LLM-Client一个轻量级的LLM集成工具
所以这时候LangChain就解决了这个问题，LLM集成工具为将不同的语言模型集成到您的项目中提供了一种简化的方法。抽象了与每个LLM相关的复杂性和细微差别。 我这里又发现了一个刚刚发布不久的集成工具LLM-Client就出现了，本文将深入研究LLM -client和LangChain的特性、优势和注意事项。 而LLM-Client是专门为大型语言模型(llm)集成而设计的。它用户友好的界面，专注于消除集成复杂性为开发人员提供了无缝的体验。 LangChain LangChain庞大的社区是一个显著的优势。 LLM-Client llm-client提供了一个带有标准化参数的包装器，使开发人员能够绕过复杂的设置或不一致的配置。该工具专为与llm无缝集成而设计，调用起来更简单。 LLM-Client客户端的性能、灵活性和LLM集成的针对性设计使其成为那些寻求最大控制、高效和精简工作流程的人的是一个很好的工具，尤其是有异步的调用可以提高响应性能。 作者：Uri Peled
73310编辑于 2023-08-30 LLM集成 - API客户端与流式响应
第6篇：LLM集成 - API客户端与流式响应 构建生产级LLM API集成方案 Claude Code 与 Claude API 的集成展示了现代 AI 应用如何高效、可靠地与 LLM 交互。
10910编辑于 2026-06-22- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
67310编辑于 2022-11-08 - 来自专栏charlieroro
矢量数据库与LLM的集成：实践指南
矢量数据库与LLM的集成：实践指南 本文将了解到什么是矢量数据库，以及如何与LLMs进行集成。通过LLMs和向量数据库的结合，可以节省微调带来的开销和时间。 本文给出了如何使用向量数据库构建一个LLM，并改进LLM对该流程的使用。我们将会看到二者的结合是如何让LLMs更加准确可靠(特别针对特定主题)。 使用Falcon-7B 和 ChromaDB构建一个封闭式问题机器人 本章中，我们将介绍如何使用向量数据库来构建一个LLM，是使用的模型是一个封闭式问题机器人(Closed Q&A bot)，该机器人使用一组集成的技术组件来有效解答与科学相关的问题 ", "category": "closed_qa" } 下面，我们将重点为每组指令及其各自的上下文生成词嵌入，并将它们集成到矢量数据库ChromaDB中。 其友好的Python设置增强了对我们项目的吸引力，简化了与我们工作流程的集成。更多参见Chroma DB 文档。
89110编辑于 2024-03-16 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 总结 本篇文章，主要介绍了2-3树相关的知识，2-3树，2-3-4树以及B树都不是二叉树，但与二叉树的大致特点是类似的，它们是一种平衡的多路查找树，节点的孩子个数可以允许多于2个，虽然高度降低了，但编码相对复杂
2.4K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏AI SPPECH
32_语音到文本：Whisper与LLM集成_深度解析
这表明Whisper技术还在持续演进，为与LLM的更深度集成奠定了基础。 第2章：LLM技术基础与语音理解能力 2.1 大语言模型的语音理解基础 大语言模型（LLM）在语音理解领域展现出了巨大潜力。 第3章：Whisper与LLM集成的技术架构 3.1 集成架构设计原则 Whisper与LLM的集成需要遵循一系列关键设计原则，以确保系统的稳定性、性能和用户体验： 模块化设计：将音频处理、语音识别、 3.2 集成系统的核心组件 一个完整的Whisper与LLM集成系统通常包含以下核心组件： 音频采集与预处理模块：负责从麦克风、音频文件或流媒体获取音频数据，并进行降噪、归一化等预处理。 第5章：2025年Whisper与LLM集成的最新进展 5.1 WhisperLiveKit：全栈语音处理解决方案 2025年最引人注目的Whisper与LLM集成项目之一是WhisperLiveKit 第6章：Whisper与LLM集成的应用场景 6.1 语音购物助手 在电子商务领域，Whisper与LLM的集成催生了新一代语音购物体验： 全流程语音交互：实现从"语音搜索-商品推荐-下单支付"的全流程语音购物体验
1K10编辑于 2025-11-13 - 来自专栏DeepHub IMBA
LLM-Blender：大语言模型也可以进行集成学习
最近在看arxiv的时候发现了一个有意思的框架：LLM-Blender，它可以使用Ensemble 的方法来对大语言模型进行集成。 官方介绍如下：LLM-Blender是一个集成框架，可以通过利用多个开源大型语言模型(llm)的不同优势来获得始终如一的卓越性能。 LLM集成 我们都知道集成学习是一种机器学习方法，旨在提高预测模型的性能和鲁棒性。它通过将多个不同的学习器（如决策树、神经网络等）结合成一个整体，来取得比单个学习器更好的预测效果。 可以集成LLM的输出(基于输入、任务和领域)，以便在不同的示例中提供一致的卓越性能。结合他们独特的贡献;可以减轻个别LLM的偏差、误差和不确定性，从而使产出与人类偏好保持一致。 基准测试 论文介绍了一个名为mixdirective的新数据集，用于对llm在指令跟随任务中的集成模型进行基准测试。
64230编辑于 2023-08-30 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
73440发布于 2019-11-08 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.3K10发布于 2020-01-07 可定制NLP工具包spaCy与LLM集成技术解析
]}}, {"LOWER": "received"}, {"POS": "NOUN"}]matcher.add("TreatmentGroup", [pattern])大语言模型集成方案多后端支持 TrialSummaryTask:def parse_responses(self, docs, responses): for doc, response in zip(docs, responses): # 将LLM 自由文本输出转换为结构化实体 matcher.add("Patient\_Group", patterns) doc.ents = filter\_spans(matches)生产部署策略混合架构设计：LLM 快 | 高 || 监督学习模型 | 高 | 中 | 中 || 大语言模型 | 极高 | 慢 | 低 |进阶应用场景LLM
21210编辑于 2025-08-11- 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.2K20发布于 2019-05-26 在Mac上微调LLM：DagsHub与Apple MLX-LM集成
TL;DRDagsHub现已完全支持基于MLX-LM的Apple Silicon LLM微调工作流。在MacBook上本地训练模型、追踪实验、对数据集进行版本控制并部署——全部集成在一个无缝的体验中。 本地LLM开发在Apple Silicon上的兴起Apple的MLX框架开启了Mac上机器学习的新纪元。 我们激动地宣布DagsHub与Apple MLX-LM完成全面集成，将企业级MLOps带到本地Apple Silicon LLM开发中。什么是DagsHub？ 微调追踪：DagsHub实验（兼容MLflow）数据：DagsHub数据引擎，支持基于元数据的查询部署：本地推理 + 兼容OpenAI的API服务器内存占用操作内存使用训练（LoRA）~5-6 GB推理~2- 加入社区：Discord获取问题和反馈Apple Silicon使本地LLM开发走向大众。
17900编辑于 2026-05-14- 来自专栏U3D技术分享
《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3章
（P61 1） Visual Studio不只是编译器和链接器，更是一个集成开发环境(integrated developmentenvironment，IDE)，包含为源代码而设的高质量全能型文本编辑器
1K10编辑于 2022-10-28 - 来自专栏五分钟学算法
数据结构与算法——2-3树
因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下： （1）2-3 树要么为空要么具有以下性质： （2）对于 2- 节点，和普通的 BST 节点一样，有一个数据域和两个子节点指针，两个子节点要么为空，要么也是一个2 例如图 2.1 所示的树为一棵 2-3 树： ? 图2.1 2-3 树性质 性质： （1）对于每一个结点有 1 或者 2 个关键码。 （2）当节点有一个关键码的时，节点有 2 个子树。 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程，根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点： ? img 2-3树为满二叉树，删除叶子节点 操作步骤：若2-3树是一颗满二叉树，将2-3树层树减少，并将当前删除节点的兄弟节点合并到父节点中，同时将父节点的所有兄弟节点合并到父节点的父节点中，如果生成了4
87210发布于 2019-09-03 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记GWAS 操作流程2-3：MAF过滤
因为这里是人的数据，所以染色体只需要去1~22的常染色体，提取它的家系ID和个体ID，后面用于提取。
6.2K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏InCerry
.NET周刊【4月第2-3期】
它易于集成，并为用户提供详细的集成指导。 它将 Everything 功能集成到任务栏，提供更快、更准确的文件查找。工具支持 Windows 10 和 11，具有无缝集成、高效搜索、自定义过滤器等特点。 实战教程 - 打造智能应用的终极指南 https://www.cnblogs.com/token-ai/p/18815070 MCP(Model Context Protocol)是一个开放协议，旨在促进LLM 应用与外部数据源和工具的无缝集成。 该教程旨在指导开发者扩展LLM的使用。
1K10编辑于 2025-05-04 - 来自专栏AI工程落地
TensorRT LLM vs OpenPPL LLM
支持模型和功能对比PPL LLM只支持baichuan、chatglm、llama三个模型，Tensor-LLM支持几乎所有大模型。 TensorRT-LLM使用起来更方便模型量化TensorRT-LLM是离线量化，支持更多的量化方法，smooth quant、weight only、AWQ等PPL LLM是实时量化（i8i8），支持整个网络一起量化 模型DeployTensorRT-LLM量化结束，不需要deploy中间模型，直接进入编译器。部分模型可以支持onnx可视化PPL LLM不需要deploy以及编译，直接用onnx调算子。 /docs/llama_guide.md at master · openppl-public/ppl.llm.serving (github.com)TensorRT LLM原模型-->量化-->编译 两个框架都是tensor并行框架依赖Tensor-LLM需要依赖tensorrt，但主要是一些单算子（卷积、激活函数、gemm等），融合算子都是Tensor-LLM自带的。PPL LLM没有依赖
1.2K30编辑于 2023-11-21
腾讯云开发者
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