前言 当我们尝试将网上开源的大模型部使用Ollama的方式署在本地，就会发现，呈现给我们的只有一个黑色对话框。 想要提供给他人使用，最佳方式还是提供一个网页或者API接口。对于后者，Ollama已经实现，你可以使用下面的地址  http://localhost:11434  假设你继续跟着官方教程，使用python或者其他语言，就可以制作一个简单的聊天助手，恭喜你完成了一个 Agent 的开发。 但是距离企业中落地的 Agent 还有一点距离，接下来，我将带你逐步补齐。  AI 核心概念 从机器学习（Machine Learning），自然语言处理（NLP）开始说起，对于作为后端的我，有点难为...

 #嵌入式# 

菜菜，救救，帮帮😭😭😭   

ai应用开发作为新兴岗位，许多同学对于其岗位构成，岗位职责等都尚有些模糊，因此我将我在相关实习中的工作内容进行简单总结，抛砖引玉，以期能对大家有一些帮助。项目背景 我在公司中做的最主要的项目即合同文档智能审核系统，这个是企业风控及降本增效的核心组件之一，传统Java微服务架构下，敏感词审核、错别字校验、风险分析等模块存在服务耦合度高、AI能力集成成本高、策略调整需全量发布的问题。MCP（Model Context Protocol）作为标准化工具调用协议(即JSON-RPC协议)，结合multi - Agent架构可实现工具层与业务逻辑层解耦，既保留微服务模块化优势，又提升系统对AI能力的适配...