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BaikalDB MCP Server :链接数据库和AI的直通桥

导读 BaikalDB作为服务百度商业产品的分布式存储系统,支撑了整个广告库海量物料的存储。在大语言模型LLM蓬勃发展的现在,想在大模型里使用BaikalDB里的数据进行分析,都需要复杂的定制开发。看BaikalDB如何借助模型上下文协议(MCP),让数据库对话像聊天一样简单——无需编写代码,大语言模型即可完成复杂数据分析。 01 引言 在2025年以前,大语言模型(Large Language Model‌,LLM)想要使用数据库的数据,都需要开发人员设计接口、开发Agent插件、构建Prompt等费时费力的一系列定制开发;同时面对不同大模型的差异,还需要额外的重复性工作进行适配。 随着模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)的标准化普及,这一局面被彻底重构。MCP通过定义统一的上下文交互规范,为应用程序与AI模型建立了 “通用通信协议”。 基于此,BaikalDB团队创新推出‌BaikalDB MCP Server‌,将其打造为连接LLM与分布式存储系统的 “智能USB接口” ——该方案具备三大核心价值: 1. 零开发集成‌:支持主流LLM通过标准化协...

火山引擎正式发布弹性文件存储

资料来源: 火山引擎-开发者社区 AI 训练和推理对存储系统的极致挑战 在 AI 浪潮中,大模型训练与推理正以前所未有的速度推动计算能力突破极限。从自动驾驶 PB 级数据洪流到生成式 AI 微秒级推理响应,算力竞速已成为科技前沿的焦点。而数据管理和访问性能,也已成为决定 AI 训练效率、推理速度的核心要素。传统文件存储在面对 AI 时代 “数据密集、并发密集、场景复杂” 的极致需求时,逐渐显露出力不从心的一面,成为制约 AI 算力释放的瓶颈。 性能与容量强绑定:资源利用率低下,成本飙升:传统公有云文件存储普遍采用“性能与容量线性绑定”的设计。文件系统的性能由已用容量和规格性能上限决定,无法独立调整。 单客户端性能瓶颈明显:无法匹配 AI 算力,拖慢效率:传统 NFS 协议并未针对 AI 场景进行深度优化,单客户端读写带宽仅 2~3GB/s 左右,使得 GPU 算力无法得到充分利用,拖慢了训练进度。 缺乏智能数据流动能力:冷数据成本高,流转复杂:AI 业务中 80% 的冷数据(历史训练集、过期 Checkpoint)仅需长期留存,但传统存储难以高效管理:冷数据仍占用高性能存储,按高价计费...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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