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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。 session.call_tool(call.name,call.args)forcallintool_calls]results=awaitasyncio.gather(*tasks)returnresults3. :bool=FalseclassConfig:env_file=".env"3.日志记录展开代码语言：PythonAI代码解释importlogginglogger=logging.getLogger( 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
14710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
67410编辑于 2023-08-30 LLM架构管窥：3模式、3原理
研究3天，6篇笔记 【点我头像 查看文章列表】因为咱是懂架构的，所以借助架构模式理解LLM架构并不困难。倒是向量语义叠加、多头注意力原理，颇是费脑细胞。
23620编辑于 2025-12-31- 来自专栏架构师成长之路
大模型llm：Ollama部署llama3学习入门llm
二、Ollama安装 1、Ollama简介 Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，它允许用户在本地机器上运行和部署大型语言模型。 "prompt": "请分别翻译成中文、韩文、日文 -> Meta Llama 3: The most capable openly available LLM to date", "stream ": "Here are the translations:\n\n**Chinese:** 《Meta Llama 3》：迄今最强大的公开可用的LLM\n\n**Korean:** 《Meta Llama 3》：현재 가장 강력한 공개 사용 가능한 LLM\n\n**Japanese:**\n\n《Meta Llama 3》：現在最強の公開使用可能なLLM\n\n\n\nNote: (Meta Llama } ] }' 五、配置Open-WebUI 可以直接使用dify开源的llm ops集成：https://guisu.blog.csdn.net/article/details/138978737
7K00编辑于 2024-05-24 - 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。
75510编辑于 2024-03-16 - 来自专栏Python和安全那些事
LLM安全：3.网络LLM攻击及提示注入知识普及（PortSwigger）
文章目录： 一.前言 1.什么是大语言模型 2.LLM攻击和提示注入 3.检测LLM漏洞 二.利用LLM的APIs、函数和插件 1.LLM API的工作原理 2.映射LLM API攻击面 3.LLM 例如，一个客户利用LLM访问管理用户、订单和库存的API。 1.LLM API的工作原理 将大模型（LLM）与API集成的工作流程取决于API本身的结构。 当正确集成时，LLM可以“理解”它应该忽略来自网页或电子邮件内的指令。 五.LLM攻击防护 为防止许多常见的LLM漏洞，当您部署与LLM集成的应用程序时，请采取以下步骤。 一.前言 1.什么是大语言模型 2.LLM攻击和提示注入 3.检测LLM漏洞 二.利用LLM的APIs、函数和插件 1.LLM API的工作原理 2.映射LLM API攻击面 3.LLM API中的连锁漏洞
1.4K10编辑于 2024-06-18 - 来自专栏AI SPPECH
32_语音到文本：Whisper与LLM集成_深度解析
Claude 3：在长语音序列的理解和摘要方面有独特优势，适合会议记录和讲座转录场景。 开源模型（如Llama 3、Qwen-VL）：通过社区贡献的语音接口和优化，在特定场景下能够提供接近闭源模型的性能，同时保持部署灵活性。 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、 LLM接口层：提供与各类LLM（如GPT-4o、Claude 3、开源模型等）的标准化交互接口，负责请求构建、参数优化和响应解析。 毫秒级响应：处理速度比同类工具快3倍，实测延迟低于300ms，达到了商业级应用的实时性要求。
66410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。
57830编辑于 2023-08-30 - 来自专栏python3
ntfs-3g 集成
ntfs-3g 集成 1. 下载 http://www.tuxera.com/community/ntfs-3g-download/ ntfs-3g-2010.8.8 2. 把目标文件拷贝到/bin和/lib下面 # cp mnt/apps/ntfs-3g/ntfs-3g-2010.8.8/libntfs-3g/.libs/libntfs-3g.so* /lib/ # cp mnt/apps/ntfs-3g/ntfs-3g-2010.8.8/src/.libs/ntfs-3g /bin/ ＃ ntfs-3g --help 注意： 曾经运行src下面的ntfs -3g得到异常的问题： # /mnt/apps/ntfs-3g/ntfs-3g-2010.8.8/src/ntfs-3g -/bin/sh: /mnt/apps/ntfs-3g/ntfs-3g-2010.8.8 集成和check in 8.1 file: pnx8473_hirf_moca_mp1_mtd_debug_defconfig enable fuse 8.2 Huangpu/makefile
1.3K30发布于 2020-01-13 - 来自专栏修己xj
Spring Boot 3 集成 Thymeleaf
本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Thymeleaf，并展示一些基本的使用方法。 themeleaf.jpg 什么是Thymeleaf？ https://www.thymeleaf.org/doc/tutorials/3.1/usingthymeleaf.html github地址：https://github.com/thymeleaf 开始集成 总结 通过集成Thymeleaf，我们能够在Spring Boot应用中创建动态且灵活的用户界面。 Thymeleaf的简单语法和与Spring Boot的无缝集成使得开发者能够轻松构建功能丰富的Web应用。
1.3K10编辑于 2024-01-10 从0开始训练自己的LLM（3）
., if LLM supports only 5 tokens, and the context size is 10 # then only the last 5 tokens are
10310编辑于 2026-03-18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
17310编辑于 2025-08-11- 来自专栏CoderJia的工作笔记
重学SpringBoot3-集成Hazelcast
通过将 Hazelcast 与 Spring Boot 3 结合，可以让开发者轻松实现分布式缓存、数据共享、会话管理等功能。 Hazelcast 通过其内存数据网格（IMDG）的特性，提供了一种集成式的解决方案： 分布式缓存：Hazelcast 可作为一个高性能的缓存系统，将经常访问的数据存储在内存中，减少数据库访问，提升应用性能 接下来，我们将介绍如何将 Hazelcast 与 Spring Boot 3 进行整合，打造高效的分布式缓存应用。 2. 3. 集成 Hazelcast 与 Spring Boot 缓存 接下来，我们需要启用 Spring 的缓存功能，并使用 Hazelcast 作为缓存提供者。 总结 在这篇文章中，我们介绍了如何将 Hazelcast 集成到 Spring Boot 3 中，并展示了它作为分布式缓存的用法。
1.3K10编辑于 2024-10-24 - 来自专栏CoderJia的工作笔记
重学SpringBoot3-集成Thymeleaf
凭借 Spring Framework 的模块、与你喜爱的工具的大量集成以及插入你自己的功能的能力，Thymeleaf 非常适合现代 HTML5 JVM Web 开发。 1. classpath:/templates/ # 设置模板文件的后缀（默认是`.html`） spring.thymeleaf.suffix=.html # 设置模板模式（默认是HTML5，Thymeleaf 3中为 `HTML`） spring.thymeleaf.mode=HTML # 开启模板缓存（开发时建议关闭，生产时开启） spring.thymeleaf.cache=false 3. 通过这些步骤，你就可以在 Spring Boot 3 项目中使用 Thymeleaf 模板引擎来渲染动态 Web 页面了。这种方式提供了一个强大而灵活的方法来构建交互式的 Web 应用。 引入 devtools 依赖：修改页面后；ctrl+F9 刷新效果； 国际化 Spring Boot 3 对国际化（Internationalization，简称 i18n）的支持继承自 Spring
1.2K10编辑于 2024-10-18 - 来自专栏修己xj
Spring Boot 3 集成 Jasypt详解
本文将深入解析Jasypt的工作原理，以及如何在Spring Boot项目中集成和使用Jasypt来保护敏感信息。 Jasypt与Spring Boot天然契合，可以轻松集成到Spring Boot项目中，为开发者提供了更便捷的数据安全解决方案。 官网地址： http://www.jasypt.org/ github地址： https://github.com/ulisesbocchio/jasypt-spring-boot Spring Boot 3 characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: ENC(BLC3UQBxshlcA9tnMyJL7w 通过与Spring Boot的集成，开发者可以在应用程序中轻松地加密和解密敏感信息。
2.6K10编辑于 2024-01-03 - 来自专栏CoderJia的工作笔记
重学SpringBoot3-集成FreeMarker
在 Spring Boot 3 中集成 FreeMarker 作为模板引擎是一个简单直接的过程，Spring Boot 的自动配置功能大大简化了配置工作。 以下是将 FreeMarker 集成到 Spring Boot 应用的基本步骤： 1. spring.freemarker.suffix=.ftl spring.freemarker.charset=UTF-8 spring.freemarker.check-template-location=true 3. \${${variable}} 总结 通过上述步骤，可以轻松地将 FreeMarker 集成到 Spring Boot 3 应用中。
92310编辑于 2024-10-18 - 来自专栏叨叨软件测试
Nexus3 集成 crowd 插件
安装 nexus3-crowd-plugin 插件 Available in Nexus Repository Manager Pro only 官方 Nexus Pro 直接集成了 Atlassian Crowd 支持，但社区版不支持，需要自己集成开源插件。 +0800 ERROR [FelixDispatchQueue] *SYSTEM nexus3-crowd-plugin - FrameworkEvent ERROR - nexus3-crowd-plugin # 重新编译打包 $ mvn clean package 前提条件 JDK 8 is installed Sonatype Nexus OSS 3.x is installed 下载 nexus3 $ echo "reference\:file\:nexus3-crowd-plugin-3.4.2.jar = 200" >> /home/nexus/nexus3/nexus-3.12.1-01/
1.6K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏kl的专栏
Quarkus集成apollo配置中心(3)
下面我们就分析下Quarkus的配置加载结构，将apollo集成进来。 默认情况下，有3个默认的ConfigSources： System.getProperties() (ordinlal =400) System.getenv()(ordinal =300) ClassPath } } catch (IOException e) { throw new IOError(e); } } } 集成 apollo 综上，集成apollo就变得异常简单了，首先实现ConfigSource接口，我的实现如下： /** * @author kl : http://kailing.pub * @version
60930编辑于 2023-11-18 - 来自专栏修己xj
Spring Boot 3 集成 MyBatis详解
本文将详细介绍在Spring Boot项目中如何集成MyBatis，以实现对数据库的轻松访问和操作。 springboot3-mybatis.jpg 添加依赖 Spring Boot 3 发布后,Mybatis Starter相对应的mybatis-spring-boot-starter版本为3.x < mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3- 总结 总体而言，Spring Boot集成MyBatis为开发者提供了一套高效而又易于维护的数据库访问方案。
1.2K10编辑于 2023-12-13 - 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
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