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什么是 Model Context Protocol ( MCP )?

为什么创建 MCP?—— 标准化集成层的需求 Model ContextProtocol( MCP )的创建是为了解决构建智能代理型 AI(agentic AI)应用中的一个核心问题:将孤立的大型语言模型( large language models -LLMs)连接到外部世界。默认情况下, LLM 是强大的推理引擎,但它们的知识是静态的,受限于训练截止时间,并且没有原生能力访问实时数据或在外部系统中执行操作。 过去,连接 LLM 到外部系统通常通过直接、自定义的 API 集成实现。这种方式虽然有效,但要求每个应用开发者都要学习每个工具的特定 API,编写代码处理查询和解析结果,并长期维护这些连接。随着 AI 应用和可用工具数量的增加,这种方式面临效率和可扩展性的挑战,急需更标准化的方法。 MCP 提供了这个标准协议,它借鉴了诸如 Web 服务中的REST和开发者工具中的Language Server Protocol( LSP )等成熟标准。 MCP 不是让每个开发者都去掌握每个工具的 API,而是为连接层建立了统一语言。 这实现了清晰的职责分离,使平台和工具提供者可以通过单一、可复...

从“字”到“画”:基于Elasticsearch Serverless 的多模态商品搜索实践

随着人工智能技术的飞速发展,用户对于搜索体验的要求早已超越了传统的关键词匹配。我们正处在一个从文本搜索向多模态、跨模态搜索演进的时代。用户希望能够通过图片、甚至是自然语言描述的复杂场景,来精准地找到他们想要的商品。然而,如何理解并检索图片中的视觉元素?如何处理那些文本标题无法完全概括的商品特征?这些都是传统搜索面临的挑战。 本文将深入探讨多模态商品检索的通用解决方案,详细解读其背后的两大核心技术:Embedding(向量化)与向量检索。我们将从稠密与稀疏模型,到欧氏距离、余弦相似度,再到HNSW算法与BBQ量化等关键技术,逐一揭开多模态搜索的神秘面纱。 更重要的是,本文将结合阿里云的创新产品------AI搜索开放平台与Elasticsearch Serverless,展示如何将理论付诸实践,快速、低成本地搭建一套功能强大、性能卓越的多模态商品搜索系统。我们将分享Elasticsearch Serverless在免运维、低成本、高弹性以及与AI模型无缝集成等方面的独特优势,并通过一个完整的Demo演示,带你端到端地体验从数据处理到最终检索的全过程。 一、多模态商品检索解决方案 1. 搜...

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