漫谈 AI + 低代码前景
本文探讨了AI与低代码平台结合的技术实现,分析了画布核心能力、统一协议、插件架构,以及通过AI Agent和对话框交互来优化组件生成与动态加载,涉及联邦模块和上下文管理等工程挑战。
共 14 篇文章
本文探讨了AI与低代码平台结合的技术实现,分析了画布核心能力、统一协议、插件架构,以及通过AI Agent和对话框交互来优化组件生成与动态加载,涉及联邦模块和上下文管理等工程挑战。
本文系统梳理了大语言模型微调的核心概念,澄清了预训练、SFT、RLHF等阶段的关系,并对比了全量微调和LoRA等参数高效微调技术的实现机制与适用场景。
文章剖析了检索增强生成(RAG)的经典流程,从文档解析、智能分块到向量化、查询重排等环节,探讨了技术细节如 Agentic Chunking 和 Reranking 模型,旨在为工程师提供构建健壮 RAG 系统的实践洞见。
本文以构建一个读取 package.json 信息的 MCP 服务为例,详细阐述了如何使用 TypeScript SDK 和 Stdio 传输协议实现 MCP Server,包括定义 Tools 和 Resources 的实践步骤,并讨论了与 Host 应用集成的注意事项。