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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
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 - 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 从0开始训练自己的LLM（5）
准备完模型和训练数据后，我们可以开始计算损失函数，并开始训练。先使用Softmax 归一化，将模型输出的 logits 转换为概率分布（自动处理）：
11810编辑于 2026-03-18- 来自专栏波波烤鸭
1-5 MyBatisPlus集成
1-5 MyBatisPlus集成 接下来我们完成一个品牌的CRUD操作、我们会集成MyBatisPlus来实现。 Firebird Phoenix 、clickhouse 、Sybase ASE 、 OceanBase 、达梦数据库 、虚谷数据库 、人大金仓数据库 、南大通用数据库 、 2、MyBatisPlus集成
1.1K10发布于 2021-01-14 - 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
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。 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。 有10万例用于训练，5万例用于验证，5万例用于测试。 使用N = 11个流行的开源LLM进行测试。候选的输出使用ChatGPT对所有候选对进行评估。
57830编辑于 2023-08-30 - 来自专栏人工智能
5 分钟搞懂 LLM 微调：从原理到实战
微调（Fine-tuning）是指在一个已经预训练好的大语言模型基础上，用特定领域或任务的数据继续训练，让模型更好地适应具体需求。
31410编辑于 2026-02-12 - 来自专栏大数据学习笔记
Ambari集成Elasticsearch 5.x
--如果是监控服务的话，每个组件重启，他都要重启--> </service> </services> </metainfo> （5）复制脚本 将https://github.com
2.5K90发布于 2018-01-02 - 来自专栏向治洪
eclipse集成html5插件
5. 调整编辑器背景色 Aptana的编辑器背景是黑色的，看得很不舒服，换一个主题就行了，具体位置如下： Window->Preferences->Aptana Studio->Theme
2K80发布于 2018-01-30 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- 来自专栏用户9257747的专栏
SpringBoot集成Apollo配置中心（5分钟集成系列）
相关文章 基于Docker 5分钟搭建携程Apollo分布式配置中心 SpringBoot集成 第一步 登录Apollo添加测试项目（apollo-test） 第二步 添加测试配置 第三步 添加依赖
76720编辑于 2022-04-06 - 来自专栏机器学习炼丹术
LLM入门5 | SAM代码从入门到出门 | MetaAI
<<大型语言模型LLM与Visual>> LLM入门1 | 初见LLaMA | MetaAI LLM入门2 | 羊驼AIpaca | Stanford LLM入门3 | 基于cpu和hugging face 的LLaMA部署 LLM入门4 | Segment Anything | MetaAI Segment Anything! =1024, encoder_depth=24, encoder_num_heads=16, encoder_global_attn_indexes=[5, #B,5, 14, 5, 14, C x = x.view(B, Hp // window_size, window_size, Wp // window_size, window_size , C) #B,5, 5 14,, 14, C windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size
1.6K30编辑于 2023-09-02 - 来自专栏DeepHub IMBA
5种搭建LLM服务的方法和代码示例
在这篇文章中，我们将总结5种搭建开源大语言模型服务的方法，每种都附带详细的操作步骤，以及各自的优缺点。 /TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF/resolve/main/llama-2-7b-chat.Q5_K_M.gguf? openai_client.py使用OpenAI库调用LLM服务器并打印响应。 总结 当涉及到服务大型语言模型(llm)时，有各种各样的方法可以选择： 对喜欢本地服务器设置的人来说，使用带有CPU的Anaconda提供了较低的进入门槛，gpu加速的Anaconda环境可以缓解延迟问题 ，但它仍然面临可伸缩性和对本地资源的依赖方面的限制，特别是在处理大型llm时。
1.1K22编辑于 2024-04-26 - 来自专栏TestOps云层
JUnit 5 集成 Allure 测试报告
前面的文章我们介绍过 JUnit 5 单元测试框架： 【干货】JUnit5快速指南 利用这个单元测试框架完成单元测试来帮助提高代码质量，但是对于测试结果而言 JUnit 5 提供的测试报告不够美观 依赖包导入 在 pom.xml 中添加集成 allure与junit5 的依赖包： <dependency> <groupId>io.qameta.allure</groupId> <artifactId>allure-junit5</artifactId> <version>2.13.2</version> </dependency> 配置 Maven 相关属性： <properties 创建部门") @Link("https://www.baidu.com") @Issue("001") @Severity(SeverityLevel.BLOCKER) public class Junit5AllureTest
2.9K10编辑于 2022-04-07 - 来自专栏机器学习
【sklearn | 5】：集成学习与模型解释
本篇教程将专注于集成学习和模型解释，这两者在提高模型性能和理解模型行为方面非常重要。集成学习集成学习通过结合多个基学习器来提高模型的性能和稳定性。 常用的集成学习方法包括袋装法（Bagging）、提升法（Boosting）和堆叠法（Stacking）。 1：训练集成模型from sklearn.datasets import load_winefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom 值shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=wine.feature_names)总结通过本篇专题教程，我们学习了 sklearn 中的集成学习和模型解释 集成学习包括袋装法、提升法和堆叠法，模型解释涵盖了特征重要性分析、部分依赖图和 SHAP 值。这些技术和方法可以帮助你构建更强大的模型，并更好地理解模型的行为，从而提高模型的可信度和可解释性。
67521编辑于 2024-07-24 - 来自专栏springboot
SpringBoot基础(五)：集成JUnit5
)：快速入门 SpringBoot基础(二)：配置文件详解 SpringBoot基础(三)：Logback日志 SpringBoot基础(四)：bean的多种加载方式 SpringBoot基础(五)：集成 JUnit5 一、JUnit5介绍 JUnit5是一个功能强大的单元测试框架，是JUnit系列的最新版本，它引入了多个改进和新特性，旨在为Java应用程序提供灵活且模块化的测试支持。 1、JUnit5组成结构 JUnit Platform：这个模块提供了测试的启动API和运行环境，是整个JUnit5框架的核心。 这是集成测试，因为它模拟了应用程序的真实运行环境。 五、@MockBean注入 1、@MockBean的主要作用 @MockBean会将应用上下文中的某个Bean替换为模拟的Bean（Mock 对象） @MockBean自动与Spring上下文集成，允许模拟的
1.1K10编辑于 2025-01-20 - 来自专栏PHP专享栏
tp5集成ElasticSearch
mappings有点类似我们定义 MySQL的 数据库表结构的时候，需要指定每个字段的名字，其数据类型一样。当然，这个定义过程，也指明了这个表结构一共含有多少个字段了。对于ES而言，就相当于指定了一个document有多少field，每个field的数据类型，注意，这个比MySQL定义表过程，还多了一个有用的操作，就是指定每个字段可用的分析器(analyzer). 当然，不指定的话，就是采用默认的standard analyzer，当然你也可以指定某个字段不需要分析器（not_analyzed）.
2.1K71发布于 2019-09-07 - 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 - 来自专栏大数据那些事
keepalived（5）——lvs和arrp集成操作（1）
首先要准备四台主机： （1）RS1 nat网卡 192.168.19.137 装好httpd（yum install httpd -y） （2）RS2 nat网卡 192.168.19.138 装好httpd （3）keepalived主 192.168.19.150（已经装好keepalived） （4）keepalived从 192.168.19.140（已经装好keepalived、ipvsadm） 以上四台主机全部关闭防火墙和iptables 前面我们已经准备好了（3）和（4） 现在先关掉（3）和（4）的keepalived进行ipvsadm的手工实践 systemctl stop keepalived 开始实践： 1. 开启RS1、RS2里的httpd systemctl start httpd 随后给他们加入index页面： echo 1 > /var/www/html/index.html echo 2 > /var/www/html/index.html 随后curl localhost能显示出页面内容即可 2. 先进性ARP处理，防止ip冲突，具体原因可以看我前面的博客。
40010发布于 2020-11-11
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