AI-牧云

怀璧慎显，博识谨言。

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以下是 AI 相关的文章

2026-06-02
Agent 开发：MCP、CLI 与 Skill 的区别在 AI Agent 的开发浪潮中，如何让模型高效、安全地连接外部世界是核心挑战。开发者常面临两种主流技术路径的选择：MCP（Model Context Protocol）与 CLI + Skill。本文将深入解析两者的本质区别、优劣势对比，并分享如何在使用 MCP 时大幅降低 Token 消耗
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- AI
- 技术专题
2026-05-29
AI 编程的两条路径：Spec Coding 与 Vibe Coding 引言：AI 改变了编程，但方式不止一种 2025 年，AI 编程工具的爆发让"写代码"这件事发生了根本性变化。Cursor、Copilot、Windsurf 等工具让开发者可以用自然语言驱动代码生成，效率提升了数倍。但很快，社区分化出了两种截然不同的使用哲学——Vibe Coding（氛围编程）和
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- AI
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2026-04-23
RAG 核心调优：深入理解 Chunk Size 与 Overlap 及其在 Spring AI 中的实践在构建检索增强生成（RAG）应用时，我们往往将大部分精力集中在提示词工程（Prompt Engineering）或大模型的选择上。然而，决定 RAG 系统下限的关键环节，往往是被忽视的数据预处理阶段。其中，Chunk Size（块大小）和 Chunk Overlap（块重叠）是两个最基础却最具影响
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2026-04-21
Spring AI Alibaba 实战：构建“图文并茂”的 RAG 系统在构建企业级 RAG（检索增强生成）系统时，纯文本问答已无法满足用户对信息密度和直观性的需求。当用户提问涉及数据趋势、界面布局或复杂流程时，如果系统能像人类专家一样，不仅给出文字结论，还能精准引用并展示关键图表或截图，体验将产生质的飞跃。然而，工程落地中常面临三大核心挑战：存储架构：图片数据存在
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- SpringAI Alibaba
- SpringAI特性实战
2026-04-21
Spring AI Alibaba 实战：构建支持“图文检索”的 RAG 应用（含 OCR 深度解析与智能路由）在构建企业级 RAG（检索增强生成）系统时，纯文本处理已无法满足复杂场景需求。文档中的图表、截图以及用户直接上传的图片提问，成为了提升智能问答体验的关键。本文将基于 Spring AI Alibaba，结合阿里云 DashScope（通义千问系列）模型及 OCR 技术，深入探讨如何处理文档切片中的
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- SpringAI Alibaba
- SpringAI特性实战
2026-04-20
Spring AI 进阶指南：Hooks、Interceptors 与 Advisors 的深度辨析在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，开发者经常面临一个困惑：我该如何控制模型的输入输出？又该如何管理智能体（Agent）的复杂执行流程？在 Spring AI 生态系统中，你可能会遇到三个相似但截然不同的概念： Spring AI Core 的 Advisors Spring AI Aliba
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- SpringAI Alibaba
2026-04-20
深度解析：Deep Research 与 ReAct —— AI 智能体的“战略家”与“执行者” 在人工智能飞速发展的今天，我们常常听到两个热词：ReAct 和 Deep Research。对于非技术背景的读者来说，它们听起来可能很像——都是让 AI 变得更聪明的方法。但实际上，它们处于完全不同的维度，解决的是不同层级的问题。如果把 AI 比作一个员工： ReAct 是它的工作习惯（边想边做，
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2026-04-20
Spring AI Alibaba 实战：构建模块化、可热插拔的 AI Agent 技能系统在大型语言模型（LLM）应用开发中，如何让 Agent 既具备深厚的领域知识，又能灵活调用复杂工具，同时保持上下文的高效与稳定？传统的“巨型 System Prompt”方案往往导致 Token 消耗巨大、维护困难且响应迟缓。 Spring AI Alibaba 引入的 Skills（技能）机制，
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2026-04-20
深度解析：AI多轮会话攻击的机制、实战案例与纵深防御体系随着大型语言模型（LLM）深入金融、医疗、编程等核心业务场景，其安全性已成为企业部署AI的首要考量。传统的单轮提示词注入（Prompt Injection）已逐渐被主流安全网关拦截，但一种更为隐蔽、更具破坏力的攻击方式——多轮会话攻击（Multi-turn Session Attack）正成为红队测
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- AI
2026-04-20
RAG 检索引擎深度解析：BM25 与向量化的互补在构建企业级检索增强生成（RAG）系统时，开发者常陷入一个误区：认为只要接入了最先进的 Embedding 模型，就能解决所有检索问题。然而，现实往往是：向量检索懂“语义”但失于“精确”，关键词检索懂“字面”但失于“灵活”。本文将深入剖析 BM25 与向量化（Embedding）的核心差异，探
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