山行AI

文章/答案/技术大牛

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LV0

发表了文章 10天前2026-03-13 21:05:15

用 OpenAI Functions 从文本构建知识图谱实战篇

从非结构化数据（如文本）中提取结构化信息，这项技术已经存在有一段时间了，并不是什么新鲜事。然而，大型语言模型（LLMs）为信息提取领域带来了重大变革。

山行AI 10天前2026-03-13 21:05:16

模型、数据库、openai、对象、函数

发表了文章 10天前2026-03-13 21:03:22

开源 MCP 客户端仓库（MCP-Use）

🌐 MCP-Use 是一种开源工具，可将**任意大语言模型（LLM）**连接到任何 MCP 服务器，帮助开发人员构建自定义的智能代理，访问诸如网页浏览、文件操作...

山行AI 10天前2026-03-13 21:03:23

客户端、MCP、开源、服务器、工具

发表了文章 10天前2026-03-13 21:00:13

浅谈AI工作流 VS AI Agent VS MCP

随着人工智能技术的不断发展，AI在各行各业的应用变得愈加普及。然而，在我们讨论“AI”时，常常忽略了它背后的层级和构成。人们可能会说“AI做到了这一点”，但其实...

山行AI 10天前2026-03-13 21:00:13

agent、代理、工作流、模型、MCP

发表了文章 10天前2026-03-13 20:57:47

从非结构化文本到互动知识图谱的构建：使用大语言模型（LLMs）

知识图谱提供了一种强大的方式来表示信息。它们由实体（节点）及其之间的关系（边）构成，使得信息的连接比单纯的非结构化文本更容易理解。

山行AI 10天前2026-03-13 20:57:47

连接、模型、系统、工具、可视化

发表了文章 10天前2026-03-13 20:57:27

支持 MCP 的七大 AI 框架

使用 Python 和 Typescript 框架创建 AI 应用，这些框架可借助 MCP 服务器为大型语言模型（LLMs）提供上下文。

山行AI 10天前2026-03-13 20:57:27

框架、MCP、代理、服务器、工具

发表了文章 10天前2026-03-13 20:55:23

每位AI工程师都应了解的A2A、MCP与ACP协议

MCP[1]（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司提出的一种标准化接口，用于向大型语言模型（LLMs）提供结...

山行AI 10天前2026-03-13 20:55:23

MCP、工程师、模型、系统、协议

发表了文章 10天前2026-03-13 20:54:26

什么是 AI 智能体？如何一步步构建属于你自己的智能体？

下一件大事？Gartner 认为：AI 智能体（AI Agents）将是未来的关键技术。OpenAI、Nvidia 和 Microsoft 正在大力投入，甚至像...

山行AI 10天前2026-03-13 20:54:27

设计、数据、系统、数据库、模型

发表了文章 10天前2026-03-13 20:53:24

构建多智能体 AI 应用的5个最佳框架

•记忆功能（Memory）•知识库支持（Knowledgebase）•工具调用能力（Tools）•推理能力（Reasoning）

山行AI 10天前2026-03-13 20:53:25

基础、框架、模型、企业、工具

发表了文章 10天前2026-03-13 20:51:04

使用 LangChain 与 MCP集成

MCP 的出现源于这样一个关键问题：大型语言模型（LLM）应用无法与外部数据源和工具进行连接，形成了隔离运行的限制。

山行AI 10天前2026-03-13 20:51:04

连接、终端、MCP、服务器、工具

发表了文章 10天前2026-03-13 20:49:58

MCP 是一个安全噩梦 —— 看 Agent 安全框架如何解决它

目前，Anthropic 推出的多智能体上下文协议（MCP）引发了广泛讨论。MCP 经常被称为“AI 智能体的 USB-C”，其承诺是标准化智能体之间的通信方式...

山行AI 10天前2026-03-13 20:49:58

工具、框架、MCP、安全、agent

发表了文章 10天前2026-03-13 20:49:03

如何构建一个简单的图谱式 RAG 应用－上篇

知识图谱（ KGs）和大语言模型（LLMs）可谓是天作之合。这两种技术之间的互补性，但简而言之就是， LLM 的一些主要弱点，比如它们是黑箱模型、在事实知识方面...

山行AI 10天前2026-03-13 20:49:03

函数、集合、量化、数据、搜索

发表了文章 10天前2026-03-13 20:45:19

如何使用 Graph Maker 简化文本到知识图谱的构建

本文将介绍一个 Python 库 —— Graph Maker，它可以根据指定的本体（Ontology），从一组文本语料中自动生成知识图谱。

山行AI 10天前2026-03-13 20:45:19

对象、可视化、模型、事件、graph

发表了文章 10天前2026-03-13 20:44:23

AI智能体的五个难度等级（附完整代码实现）

表面上看，它一切正常：能抓取数据、调用工具、甚至解释自己的操作步骤。但在背后，它其实只是在“装聪明”。没有真实的状态管理，没有记忆，更没有推理。只是不断循环的提...

山行AI 10天前2026-03-13 20:44:23

存储、工具、设计、数据、搜索

发表了文章 10天前2026-03-13 20:42:15

杭州又见新小龙？全球第一个AI旅行伙伴问世

当传统OTA仍在用「低价标签」和「人工客服」缝合用户体验裂缝时，最近正式公测的iMeanAI Coyage已悄然掀起行业重构浪潮——它不再满足于做信息中介，而是...

山行AI 10天前2026-03-13 20:42:15

数据、效率、出行、测试、服务

发表了文章 10天前2026-03-13 20:33:11

6个开源的最佳本地运行大语言模型（LLM）工具

你可以使用图形界面工具（如 LM Studio）或命令行工具（如 Ollama）在本地尝试运行大语言模型（LLMs）。本文为你精选出 6 款适合本地运行...

山行AI 10天前2026-03-13 20:33:12

LLM、开源、工具、模型、数据

发表了文章 10天前2026-03-13 20:19:56

不懂编程也能搞定！MCP助你快速构建更智能的AI代理

如果你觉得MCP听起来枯燥或复杂，不必担心——它其实是一个非常简单且高效的工具，能够帮助你从零开始构建更强大的AI代理。

山行AI 10天前2026-03-13 20:19:56

编程、代理、工具、模型、MCP

发表了文章 10天前2026-03-13 20:18:28

我扫描了1000+个提示词，省去你们的麻烦：10个你需要知道的技巧

提示词，我学了很多，这样你就不必再走弯路了。一长串提示词列表[1]— 可以随时参考获取灵感。我尝试了无数的创意，结合了真正的AI驱动应用。有些效果很好，有些根本...

山行AI 10天前2026-03-13 20:18:28

模型、数据、系统、机器人、技巧

发表了文章 10天前2026-03-13 20:17:03

为什么说事件驱动才是AI代理的终极形态？

• 泛化能力强，能生成文本、图像、视频• 缺陷：面临数据孤岛、上下文缺失、微调成本高等问题

山行AI 10天前2026-03-13 20:17:04

架构、模型、数据、系统、代理

发表了文章 10天前2026-03-13 20:15:20

揭秘图数据库与 Neo4j ：你需要知道的一切

存储和处理数据是软件工程的基本任务。在大型专业开发的早期阶段，关系型数据库如 Oracle、IBM DB2 和 SQL 曾占主导地位。数据操作系统无法轻松处理结...

山行AI 10天前2026-03-13 20:15:20

架构、数据、图数据库、数据库、neo4j

发表了文章 10天前2026-03-13 20:06:09

如何使用知识图谱和向量数据库实现 Graph RAG -分步教程（上篇）

在这篇文章中，我将重点讲解一种当前非常流行的 KGs 和 LLMs 联合使用方式：使用知识图谱的 RAG，有时也被称为 Graph RAG[2]、GraphRA...

山行AI 10天前2026-03-13 20:06:09

graph、教程、数据、搜索、向量数据库

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大数据人工智能工企 AI AIGC NLP技术
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