ai云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版的相关内容

文章 2025-09-29 来自：开发者社区

AI 超级智能体全栈项目阶段一：AI大模型概述、选型、项目初始化以及基于阿里云灵积模型 Qwen-Plus实现模型接入四种方式（SDK/HTTP/SpringAI/langchain4j）

简介：项目地址：https://github.com/whltaoin/var-ai-agent 本文使用的AI大模型均为阿里云的灵积模型（Qwen-Plus）一、AI大模型简介定义：基于深度学习架构，经海量数据训练、参数规模达亿级/万亿级的AI模型，是从“专用智能”迈向“通用人工智能”的核心载体。核心特征： ...

文章 2025-09-26 来自：开发者社区

构建基于Java的AI智能体：使用LangChain4j与Spring AI实现RAG应用

一、引言：从调用API到构建智能体单纯调用大模型API只能解决通用问题。真正的企业级AI应用需要模型能够理解和处理外部知识，如公司内部文档、数据库记录等。这就是AI智能体的用武之地——它能感知环境、使用工具（如数据库）、并执行复杂任务。 RAG是构建此类智能体的关键技术栈。其核心思想是：在向大模型提问前，先从私...

阿里云文档 2025-09-12

Dify+ADB Supabase+LLM实现AI客服系统

本文介绍如何使用Dify、云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的Supabase和LLM构建一个AI客服系统，帮助在线服装店高效处理售后咨询、订单查询和个性化回复。通过结合Dify的工作流能力、Supabase的实时数据存储与LLM的自然语言理解能力，实现快速自动化响应，显著减轻人工客服压力并提升客户满意度。

文章 2025-09-02 来自：开发者社区

构建可扩展的 AI 应用：LangChain 与 MCP 服务的集成模式

为什么需要MCP？在构建复杂的AI智能体（Agent）时，一个核心的挑战是如何让大语言模型（LLM）与外部世界安全、高效地交互。传统上，我们需要为每一个工具（如数据库、API、文件系统）编写大量的适配代码，这个过程繁琐且难以标准化。 Model Context Protocol（MCP）的出现正是为了解决这一痛点。MCP是一个开放的协议，它定义了LLM应用程序（如LangCha...

文章 2025-07-26 来自：开发者社区

AI代理性能提升实战：LangChain+LangGraph内存管理与上下文优化完整指南

在AI代理系统的开发过程中，上下文工程已成为决定系统性能的关键技术。上下文工程本质上是在为AI系统分配任务之前建立合适的执行环境，这个环境需要包含明确的行为指令（如配置AI充当专业的预算旅行顾问）、来自数据库、文档或实时数据源的有用信息访问权限、对历史对话的记忆能力以避免信息重复或遗忘、可供AI调用的工具集（计算器、搜索引擎等功能组件），以及用户的个性化信息（偏好设置、地理位置等关键细节）。当....

文章 2025-06-27 来自：开发者社区

智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(四)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答和纠错

上几篇内容介绍了基于RAG实现简单的知识库问答功能及优化，本篇文章基于原有功能做下输入内容的纠错。实现的功能是输入一段文字，从本地知识库中检索信息进行比对并提示其中的错误。一、具体的功能实现代码实现逻辑还是从本地加载知识源数据，进行文本分隔和嵌入，然后存入向量数据库中。相关的代码已经在前几篇文章中有介绍，可以参考。1....

文章 2025-06-24 来自：开发者社区

智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(三)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答优化

上一篇介绍了基于RAG实现简单的知识库问答功能，使用了两个向量数据库Chroma和FAISS，测试了功能情况。这篇文章继续优化，引入开源嵌入大模型all-MiniLM-L6-v2，并改造为先用大模型回答，再根据问题关键词从内部知识库查询问答结果。一、嵌入大模型all-MiniLM-L6-v2介绍all - MiniLM - L...

文章 2025-06-23 来自：开发者社区

智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(二)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答

上一篇介绍了接入大模型输出结果，实现了基本的问答功能。现有大模型都是基于公开资料训练的，搜索垂直专业领域的知识可能会出现问题。本篇文章会基于RAG实现简单的知识库问答功能。一、RAG介绍 RAG（Retrieval Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合了信息检索和大语言模型（...

文章 2025-06-12 来自：开发者社区

智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(一)接入大模型输出结果

LangChain 是一个强大的开源框架，专为构建与大语言模型（LLMs）相关的应用而设计。通过将多个 API、数据源和外部工具无缝集成，LangChain 能帮助开发者更高效地构建智能应用。一、环境准备安装LangChain，langChain-core等库，我安装时LangChain版本是࿱...

文章 2025-02-15 来自：开发者社区

Praison AI：LangChain危险了！这个低代码框架让AI智能体「自主协作」，1行代码搞定任务编排

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 "LangChain危险了！这个框架重新定义多智能体开发：低代码+工作流引擎+自主协作"大家好，我是蚝油菜花。当大部分AI框架还在比拼单智能体能力时，Praison AI 已悄然开启多智能体协作...