支付業務往往涉及創建訂單、發起支付、等待第三方回調、退款、關閉等多個環節。由於環節多、異常場景複雜，如果僅靠一個簡單的 status 字段隨意更新，很容易出現邏輯混亂、漏單或無法審計等問題。爲此，許多支付系統會採用狀態機（State Machine）來管理支付訂單在不同階段的狀態轉移，並配合狀態變更記錄表（或稱歷史表）進行留痕，以便後續審計和問題排查。一、爲什麼需要支付狀態機----------- ⌘ Read more
支付業務往往涉及創建訂單、發起支付、等待第三方回調、退款、關閉等多個環節。由於環節多、異常場景複雜，如果僅靠一個簡單的 status 字段隨意更新，很容易出現邏輯混亂、漏單或無法審計等問題。爲此，許多支付系統會採用狀態機（State Machine）來管理支付訂單在不同階段的狀態轉移，並配合狀態變更記錄表（或稱歷史表）進行留痕，以便後續審計和問題排查。一、爲什麼需要支付狀態機----------- ⌘ Read more
0x0001：MCP-ectors，AI 世界的 “萬能接口”-------------------------------如果你曾經想過，如何讓大型語言模型（LLM）像 USB 插口一樣輕鬆接入各種工具、資源和工作流，那麼今天我們要聊的主角——MCP-ectors，或許就是你一直在尋找的答案。它不僅是一個高性能的企業級服務器，更是一個能讓 AI 開發變得無比順滑的 “黑科技”。無論是開發者、研究 ⌘ Read more
Hello，大家好，我是人月聊 IT。今天接着記錄下對 Cherry Studio 工具來配置 MCP Server 的簡單驗證。對於 Cherry Studio 我在前面專門寫過文章說明。簡單理解它其實是一個可以適配底層多種大模型的外殼。在騰訊 ima 沒有出來前，如果你不想本地部署類似 DeepSeek，那麼通過 CherryStudio 提供的知識庫管理功能來搭建個人 AI 智能知識庫是一個 ⌘ Read more
在 Go ORM 開篇中我們將 Go ORM 框架分成了三類🌲 反射型主要通過反射機制將結構體映射到數據庫表上，代表作爲 go-gorm/gorm🌲 代碼生成型通過代碼生成工具預先生成數據模型及查詢構建器，代表作有 ent/ent 和日益流行的 go-gorm/gen🌲 SQL 增強型基於原生 SQL 庫進行封裝和擴展，既保留 SQL 的靈活性，又提供了一系列便捷函數，代表作爲 jmoiron/s ⌘ Read more
近期，中科大出品了一篇關於知識導向檢索增強型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的綜述，全面介紹了 RAG 的基本原理、關鍵組件、特性、挑戰以及在不同領域的應用，並探討了未來發展的 7 種 RAG 技術形態。RAG 研究組織框架。時間線從 2020 年延續至當下，將 RAG 相關研究分爲三大領域：基礎（包括 RAG 學習和 RAG 框架）、高級以及評估。時 ⌘ Read more
在 Go 語言的開發實踐中，錯誤處理機制是構建健壯應用程序的核心要素。與其他語言不同，Go 通過顯式的錯誤返回和獨特的 panic/recover 機制形成了獨特的錯誤處理哲學。本文將深入探討 panic 與 error 的本質區別，並通過實際場景分析幫助開發者做出正確的技術選擇。 錯誤處理機制的核心差異-----------Error 的顯式傳遞特性Go 語言將 error 定義爲內置接口類型， ⌘ Read more
Huly Code\[1\]- 一個 100% 免費的開源集成開發環境，可爲 Zig 開發提供出色的支持。該 IDE 基於 IntelliJ 平臺構建，但採用了 tree-sitter 等現代開放技術。專門針對 Zig 的功能：-------------完全免費 -- 無付費層級、無限制、無訂閱 開放源代碼 -- 透明且由社區驅動 通過語言服務器協議提供全面的 Zig 語言支持 通過 ⌘ Read more
最近幾年，大模型在技術領域的火熱程度屬於一騎絕塵遙遙領先，它已經深刻地影響了 “編程” 領域，且正在各個領域迅速滲透。與此同時，普通開發者也變得非常地焦慮，因爲實實在在感受到了它強大的威力，擔心哪天自己就被取代。與其擔憂，我們不如主動擁抱這種技術變革。 前言最近幾年，大模型在技術領域的火熱程度屬於一騎絕塵遙遙領先，不論是各種技術論壇還是開源項目，大多都圍繞着大模型展開。大模型的長期目標是實現 ⌘ Read more
最近 MCP (Model Context Protocol) 概念大火，我也抽空學習了 MCP 的相關知識。今天，就讓我們從 Cherry Studio 入手，快速瞭解並掌握 MCP 的基本用法。什麼是 MCP？--------簡單來說，MCP 是一種接口協議，它是連接 API 和大模型的橋樑。通過 MCP，我們可以調用和操作第三方工具，從而擴展大模型的能力邊界。 MCP 讓大模型不再侷限於預訓 ⌘ Read more
隨着大語言模型（LLM）在各行各業的應用不斷加深，人們對於它們是如何 “思考” 的興趣也與日俱增。Anthropic 最新發布的兩篇論文，爲我們提供了一把近似 “顯微鏡” 的工具，幫助我們真正“窺探”Claude 在內部如何運轉、規劃和推理。對從事技術架構、工程實現的專業人員而言，理解這些發現不僅能帶來理論層面的啓示，也能爲構建更可靠、更透明的 AI 系統提供思路。 一、模型思維的 “顯微鏡”： ⌘ Read more
MCP、RAG、Agent 這些概念最近熱度飆升，成了 AI 領域的熱門話題。然而，我發現身邊不少朋友對這些概念還是一知半解。爲了幫助大家更好地理解，精心繪製了 12 張簡單易懂的架構圖解。這些架構圖解涵蓋了從 MCP 的提示混合機制，到 RAG 的知識檢索增強，再到 Agent 的自主決策框架等多個方面。\_—1\_—\*MCP、RAG、Agent 概念與關係第一、核心概念1、RAG（檢索增強生成） ⌘ Read more
Go 語言自誕生以來，始終保持着穩定的迭代節奏。2025 年 8 月即將發佈的 Go 1.25 版本在工具鏈、運行時、編譯器及標準庫等方面都帶來了值得關注的改進。本文將從實際開發角度出發，詳細解析這些變化的技術細節及其對開發者產生的實際影響。工具鏈增強-----構建系統優化go build命令的-asan選項在 1.25 版本中默認啓用了內存泄漏檢測機制。該功能會在程序退出時自動檢查未釋放的 C ⌘ Read more
在現代分佈式系統架構中，Redis 憑藉其卓越的性能表現已成爲不可或缺的緩存和數據存儲組件。但在高併發場景下，如何突破網絡 I/O 瓶頸成爲開發者面臨的重要挑戰。本文將深入探討 Go 語言中 Redis 管道的實現原理，並通過詳實的代碼示例展示其性能優化之道。Redis 交互模式的演進之路---------------傳統 Redis 客戶端的工作模式遵循 "請求 - 響應" 的同步範式。當執行S ⌘ Read more
今天要介紹的庫 mojocn/base64Captcha 是一個用於 Go 語言的高效驗證碼生成庫，支持圖片、音頻等多種驗證碼格式，並且可以通過 base64 編碼輸出，方便前端直接使用。該庫廣泛用於 Web 應用、REST API 以及需要身份驗證的系統中，以增強安全性。主要功能--------支持多種驗證碼類型數字驗證碼 （DriverDigit）：僅包含數字，適用於一般驗證碼場 ⌘ Read more
go-pinyin 漢字轉拼音庫今天要介紹的庫是一個拼音庫，這個庫相對比較冷門，但是開發過母嬰類 app 的道友可能知道。go-pinyin 是一個用於將漢字轉換爲拼音的 Golang 庫，提供多種模式，支持帶音調、無音調、首字母提取等功能。該庫適用於拼音搜索、漢字排序、文本轉換等場景。安裝------使用 go get 下載安裝：go get -u github.com/mozillazg/go ⌘ Read more
MCP 在安全領域的應用與發展引言：理解安全領域的 MCP--------------隨着人工智能技術的飛速發展，大型語言模型 (LLMs) 在各個領域的應用日益廣泛。然而，這些模型在處理需要特定領域知識或實時數據的任務時，往往會受到其訓練數據的限制。爲了克服這一難題，模型上下文協議 (Model Context Protocol, MCP) 應運而生 。MCP 作爲一個開放標準，旨在爲 AI 模 ⌘ Read more
一、MCP 介紹 ---------1. 基本介紹 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）是由 Anthropic 公司（Claude 大模型的創造者）於 2024 年 11 月推出的一種開放標準協議，旨在統一大型語言模型（LLM）與外部數據源和工具之間的通信方式。MCP 的核心目標是解決當前 AI 應用開發中的數據孤島和碎片化集成問題。2. 協議特點 MCP 可以 ⌘ Read more
字節有一個很實用但不怎麼火的項目，叫 Midscene.js，Chrome 商店上的安裝數僅有 1 萬，它是一個由多模態模型驅動的前端自動化測試插件。自動化測試我平常很少用到，但我發現它特別適合用來寫爬蟲……Midscene.js 一共就三大 API：Action、Query、AssertAction 交互描述步驟並執行交互。例如，在 GitHub 上交互：查找 GitHub 上的 Twikoo ⌘ Read more
什麼是 MCP 以及爲什麼它很重要模型上下文協議 (Model Context Protocol, MCP) 是一種正在迅速普及的協議，它允許 AI 助手 (客戶端) 與外部服務和工具 (服務器) 進行交互。簡單來說，MCP 讓 AI 不再侷限於對話和信息檢索，而是能夠採取實際行動，比如發送電子郵件、部署代碼更改、或發佈博客文章等。想象一下，你告訴 AI 助手："幫我預訂下週五的飛機票"，而 AI ⌘ Read more
WebSockets 提供了一種強大的雙向通信方式，使客戶端（如 Web 瀏覽器）與服務器能夠實時交換數據。與傳統的 HTTP 請求 - 響應模型不同，WebSockets 允許全雙工通信，即客戶端和服務器可以隨時獨立發送和接收消息。因此，WebSockets 非常適合用於聊天應用、實時數據推送和交互式遊戲等場景。在本篇文章中，我們將使用 Gin 框架和 gorilla/websocket 庫，搭 ⌘ Read more
大型語言模型（比如 ChatGPT 背後的技術）確實非常 "龐大"——這不僅指它們的能力，更直接體現在它們的體積上。一箇中等規模的模型就可能佔用幾十 GB 的內存，相當於幾百部高清電影的大小。對於普通開發者、個人研究者或初創公司來說，這樣的資源需求無疑是一道難以跨越的門檻。爲什麼我們需要量化技術？------------想象一下，你要搬運一座小山般的貨物。直接搬運整座山顯然不現實，但如果我們能把這 ⌘ Read more
在快速迭代的軟件開發過程中，如何構建長期可維護的代碼庫始終是開發者面臨的重大挑戰。本文將以 Go 語言爲例，深入探討整潔架構（Clean Architecture）的核心思想及其在工程實踐中的具體實現方式。通過系統性分層、接口隔離和依賴管理，我們將展示如何打造具備高可測試性、低耦合度的現代化 Go 項目。 整潔架構的核心設計原則-----------整潔架構由 Robert C. Martin 提 ⌘ Read more
Go 的臭名昭著的錯誤處理 \[1\] 引起了編程語言圈外人士的廣泛關注，常常被認爲是該語言最具爭議的設計決策之一。如果你瀏覽 Github 上任何一個用 Go 編寫的項目，幾乎可以保證你會看到以下代碼行比代碼庫中的其他部分出現得更頻繁：if err != nil { return err}對於剛接觸這門語言的人來說，這可能顯得多餘且不必要，但 Go 將錯誤視爲一等公民（值）的原因，深深植根於編 ⌘ Read more=
LLM Agents 正在變得廣泛傳播，但它們並非輕易就能創造出來，需要許多組件協同工作。以 40+ 張圖解，探索 LLM Agents 的主要組件、Multi-Agent 框架、以及 MCP 等全棧技術要點，比如：Agent 如何從失敗 Plan 中學習經驗？ LLM、MCP、Tool 交互細節？ 幾十種 Multi-Agent 架構，核心組件是？ 什麼是 LLM Agent？ ⌘ Read more
01 Smithery🔗 https://smithery.ai/截至發文前，Smithery 已經收藏了 2211 個 MCP Servers。需要注意的是，有些 MCP 可能不一定完全可用。它的使用方法也很簡單，找到你想要的 MCP 工具，可以直接在右側複製 Install Command 到對應產品端運行； 也可以點擊 MCP 名稱右側那個 GitHub 小 icon，跳轉到對應的 Git ⌘ Read more
咱們國產軟件，硬件都在飛速發展。但是發展過程中，一些敢於挑戰勇敢嚐鮮 (其實誰願意做小白鼠，還不是身不由己) 的人都經歷過一些痛苦的過程，獲得了被動的成長，這裏分享給大家。那些語法的坑兒我們應用程序持久層使用的是 JPA，使用一些 native 語法時會有不兼容問題，mysql 運行 OK 的，達夢那邊報錯。如果 JPA 框架定義 Entity 時使用了 text 作爲數據類型，就不能自動生成數據 ⌘ Read more
本內容是對知名性能評測博主 Anton Putra Fiber vs. Gin vs. Go (stdlib): Performance (Latency - Throughput - Saturation - Availability)\[1\]: Performance (Latency - Throughput - Saturation - Availability) 內容的翻譯與整理, 有適 ⌘ Read more
本文作者是 Yoko Li，Andreessen Horowitz 合夥人，專注於企業及基礎設施領域。自從 OpenAI 在 2023 年發佈了 function calling 功能後，我一直在思考如何才能真正解鎖一個以代理（agent）與工具爲中心的生態系統。隨着基礎模型的日益智能化，AI 代理對外部工具、數據和 API 的交互能力越來越分散：開發者不得不針對每個系統定製特殊的業務邏輯，才能讓 ⌘ Read more
最近 MCP 這個關鍵詞逐漸活躍在我所瀏覽的一些文章及評論區中。突然發現我對它僅有粗糙的理解，我決定深入學習並記錄一下。在閱讀這篇文章前，我也簡單地瀏覽了現有介紹 MCP 的文章。我發現大部分文章停留在 “翻譯” https://modelcontextprotocol.io/ 網站中的內容，或者花時間在絕大部分用戶不關心的技術細節上（還有一些純 AI 文）。因此，我將從使用者的角度出發，分享實用 ⌘ Read more
一、背景隨着人工智能技術的快速發展，開發工具也在不斷進化。Gitee 作爲國內領先的代碼託管平臺，推出了 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）功能，幫助開發者利用 AI 助手高效管理代碼倉庫。Gitee 的 MCP Server 使 AI 能夠直接訪問代碼倉庫，進行 Issue 管理、Pull Request 審查及代碼操作等任務。這標誌着 AI 不再只是代碼的旁 ⌘ Read more
本內容是對知名性能評測博主 Anton Putra 1 個月前 Rust vs. Go (Golang): Performance (Fastest Frameworks + PostgreSQL)\[1\] 內容的翻譯與整理, 有適當刪減, 原作地址 \[2\] 引言根據我收到的反饋和建議，此次選擇 Rust 和 Go 語言中最快的框架進行測試。Rust 方面，使用的是 Axum，它基於 Hype ⌘ Read more*
你有沒有想過，寫腳本這件事，可能不再需要依賴 Unix Shell 了？別誤會，Shell 確實是個 “魔法工具”，能用一行命令完成許多複雜任務。但如果你是 Go 語言的愛好者，或者正在尋找一種更現代化、更高效的腳本編寫方式，那麼今天這篇文章絕對會讓你眼前一亮！我們將深入探討如何用 Go 語言結合script包，輕鬆實現原本需要 Shell 才能完成的任務。不僅代碼更優雅，還能跨平臺運行，甚至 ⌘ Read more
shirou/gopsutil 是一個用 Go 語言實現的跨平臺系統信息採集庫，其設計靈感來源於 Python 的 psutil。它爲開發者提供了一套統一、簡潔的 API，用於獲取底層操作系統的各項指標數據，如 CPU、內存、磁盤、網絡、主機信息以及進程狀態等。下面我們將從多個方面詳細介紹這個庫的功能、設計特點、使用示例以及應用場景。庫簡介------跨平臺支持 gopsutil ⌘ Read more
在現代計算機視覺應用中，實時視頻處理是一個重要的功能，例如監控系統、人臉識別、手勢檢測等。而 Go 語言結合 OpenCV 可以高效地實現攝像頭數據的採集和處理。在本篇文章將會簡單的講解，OpenCV 處理視頻流的基本步驟，原理和如何使用 gocv 這個庫來讀取攝像頭畫面。安裝 OpenCV因爲我用的是 mac 電腦所以，我使用 homebrew 進行 opencv 的安裝，其他平臺例如 arch ⌘ Read more
經過了一週的實踐，我掌握了一個方法，可以把 cursor+MCP，變成文字版 coze現在一個指導文件 + 多個 MCP 服務，就能實現工作流起因是上週做了一個 管理提示詞的 MCP，就一直在嘗試，怎麼把它做成一個工作流不依賴代碼，因爲代碼修改起來麻煩怎麼在執行任務過程中，控制 LLM 的執行方向說再多，不如直接做！！！我們一起來做一個試試我們先來了解流程是怎麼樣的1. 我們需要把我們的任務變成一 ⌘ Read more
大型語言模型 (LLM) 的興起改變了 AI 驅動的應用程序，開發人員依賴於優化的推理框架，這個領域的兩個傑出解決方案是 VLLM 和 Ollama。關於 LangChatLangChat 是 Java 生態下企業級 AIGC 項目解決方案，集成 RBAC 和 AIGC 大模型能力，幫助企業快速定製 AI 知識庫、企業 AI 機器人。支持的 AI 大模型： Gitee AI / 阿里通義 / ⌘ Read more
一、核心區別對比表二、典型應用場景1. 優先選擇 MCP 的場景- 跨平臺工具集成 例如：讓 Claude Desktop 同時訪問本地文件 + Jira API + 私有數據庫- 敏感數據隔離 通過 MCP Server 代理訪問醫療/金融等受監管數據，避免直接暴露給 LLM- 動態上下文管理 需要根據對話狀態自動切換不同數據源（如切換 GitHub 倉庫上下文）- 多 LLM ⌘ Read more
前言--在之前的文章中《RAG 檢索增強生成的協同機制》《爲什麼 RAG 系統 "一看就會，一做就廢"》，我們瞭解 RAG 的核心思想是將檢索機制與大模型相結合，通過動態檢索外部知識庫來增強模型的生成能力，並生成上下文相關且準確的響應。RAG 突破了目前大模型的靜態知識限制，拓展了大模型開啓了 “生成 + 檢索” 協同工作的新範式。傳統 RAG - 文本檢索的利器----------------首 ⌘ Read more
在深圳有很多老闆都很奇葩，比如我的前老闆，需求是半夜給的，效果是要早上看到的，我要感謝我的的前老闆，讓我接觸到了聞所未聞的新奇技術。今天要分享的內容是 osquery 這個東西，不知道各位萬能的網友們知不知道。osquery 是一個強大的開源工具，它能讓我們像查詢數據庫一樣獲取操作系統信息。而 osquery-go 則是官方提供的 Golang SDK，可以讓我們擴展 osquery，添加自定義查 ⌘ Read more
一、引言：從 LLM 到 “有狀態” 智能體自 2022 年下半年以來，隨着 ChatGPT 等大型語言模型（LLM）的爆發，AI Agent（智能體）的概念得到重新定義：它不僅能理解自然語言，還能根據對話或上下文，自主調用外部工具執行任務。相較於只需一次性調用模型的傳統對話機器人，AI Agent 需要在狀態管理（對話歷史、長期記憶、執行階段）和安全執行（工具調用、環境隔離）層面進行更復雜的工程 ⌘ Read more
MCP 架構簡述MCP 是由 Anthropic 推出的開源協議，目的是通過統一的連接方式，讓大型語言模型（LLM）與外部數據源和工具無縫集成，減少重複造輪子的過程。MCP 架構主要涉及到以下 5 個部分：● Host：一個包含 MCP Client 的應用，可以是 Web、App、或其他類型的程序等● MCP Client：使用 MCP 協議與 Server 建立一對一連接● MCP Serve ⌘ Read more
MCP(Model Context Protocol) 與傳統的 API 相比，一個重要的能力是動態發現：MCP 允許 AI 模型動態發現並與可用工具交互，無需預先設定每個集成的固定代碼。這個動態發現分兩個層次：動態發現工具：在指定的 MCP 服務器上發現工具，一直都支持。 動態發現服務：定義客戶端如何發現並連接遠程 MCP 服務器， 這個按照規劃是 25 年上半年要完成的。 一、工具 ⌘ Read more
在軟件授權管理中，License 機制可以有效防止未授權使用，確保軟件的合法性。本篇文章將講解如何使用 Go 生成機器碼、創建 License、驗證 License 及防止時間篡改，並提供完整可運行代碼示例，以讓您理解其中的邏輯。License 機制概述在軟件授權體系中，License（許可證）是用於驗證軟件的合法使用權限的一種機制。常見 License 設計包含以下關鍵要素：機器碼：用於唯一標識 ⌘ Read more
一、MCP 的背景在 mcp 沒有出現來之前，我們與大模型的交互大部分都是通過 API 或者大模型要求的接口。GTP 商店、coze 智能體所要求的 server 都是不一樣的，爲了適配多個大模型，1 個服務要開發多個 server 服務。一句話概括就是 mcp 就是定義了統一的服務協議，同時大模型可以藉助 mcp 協議來對接 n 個 mcp server，從而增強大模型的能力。二、 MCP 定義 ⌘ Read more
前言在開發 RAG（Retrieval-Augmented Generation）應用時，起初你可能更傾向於選擇一款輕量級的向量數據庫，而非複雜的大型數據庫。例如，在關係型數據庫的選擇上，許多人會更願意使用 SQLite 而不是 PostgreSQL 或 MySQL，以減少額外的配置和維護成本。在 Go 語言中，chromem-go 提供了一種簡潔高效的解決方案——它是一款可嵌入到 Go 程序中的 ⌘ Read more
概述隨着 Cursor 等智能編程工具的崛起、Manus 產品的推出，以及 Claude Sonnet 等大語言模型在編程領域能力的顯著提升，MCP 逐漸引起了技術社區的廣泛關注與重視。本文將深入淺出地介紹 MCP 的核心概念，並結合具體場景探討其實際應用價值。什麼是 MCP？MCP（The Model Context Protocol，模型上下文協議）是一個開放協議，由 Anthropic 在 ⌘ Read more
導語：你是否需要一款強大的工具，讓 AI 能夠與網頁實時交互？mcp-playwright 來了！這款基於 Playwright 的 MCP 服務項目，支持 AI 執行打開網頁、點擊按鈕、輸入文字、截圖、運行 JavaScript 等操作，適用於自動化測試、數據抓取、網頁分析等多種場景。無論是開發者、數據科學家，還是 AI 研究者，mcp-playwright 都能爲你提供高效的網頁交互解決方案。 ⌘ Read more
AI 和自動化技術的飛速發展，爲智能體式自動化 的崛起奠定了堅實基礎。智能體式自動化融合了前沿的 AI 技術，使自主智能體（autonomous agents）能夠在極低人工干預的情況下，高效處理複雜的非結構化任務。本文將深入剖析 AI 智能體（AI Agents）的關鍵組件、構建智能體（Intelligent Agent）的設計原則，以及智能體式自動化的實際應用場景，並通過具體用例進行詳細演示。 ⌘ Read more
本文提供了一個完整的 MCP Server 實現示例，通過 Python 代碼和 Cline 測試，展示了 MCP 如何用於增強 AI 應用的能力，特別是 Tool 能力的集成和調用。MCP 爲連接 AI 應用與數據源提供了一個通用的開放標準，用單一協議取代了碎片化的集成。通過這個機制， 能力小的 AI 應用會變成更強的應用 在整個 MCP 的架構中，我們的 AI 應用（如 Cline）作爲 M ⌘ Read more
你是否還在爲繁雜的任務清單而煩惱？是否曾因爲遺漏重要事項而焦慮？ ToPyDo，一款強大的基於 todo.txt 格式的任務管理應用，將幫助你告別混亂，擁抱高效！它不僅僅是一款簡單的待辦事項清單，更是一個幫你掌控時間、提升效率的智能助手。ToPyDo：不止於待辦事項ToPyDo 基於流行的 todo.txt 格式構建，並在此基礎上進行了強大的擴展。它不僅僅支持簡單的任務添加和刪除，更具備一系列高 ⌘ Read more
最近，dubbogo 社區的筒子們給 dubbogo 添加了 LLM 的 RPC 示例，讓你在 dubbogo 服務端輕鬆集成 Ollama 模型，並通過 RPC 服務進行調用。實現了多輪對話、命令交互、上下文管理，甚至支持圖片傳輸與大模型互動！----------------------------------------------------------------------------- ⌘ Read more
Authboss 是一個強大且可擴展的 Go 語言認證（authentication）和授權（authorization）框架，適用於 Web 應用程序。它提供了一套完整的用戶身份驗證方案，包括用戶註冊、登錄、註銷、賬號恢復、密碼重置、OAuth2、雙因素認證（2FA）等功能，使開發者能夠快速構建安全的身份認證系統。核心特性--------模塊化設計 ：Authboss 由多個獨立的 ⌘ Read more
概念定義與層級關係Embedding（嵌入模型）指將非結構化數據（如文本、圖像）轉換爲低維稠密向量的技術或過程，其核心目標是捕捉數據語義特徵，例如： 文本 Embedding：將句子映射爲 1536 維向量，使語義相似的句子向量距離更近； 圖像 Embedding：將圖片轉換爲向量，支持跨模態檢索。 向量模型（Vector Model）指直接使用 Embeddi ⌘ Read more
大家好，我是你們的老朋友陳天宇宙，我們即將開啓新的支付旅程，國內支付體系咱已經基本寫完了，接下來的一年，我將和大家一起探索 “國際支付清算體系” 的一切，Swift、CLS、CIPS、全球各個支付清算體、各大廠的國際業務的支付和清結算等等，開啓《國際支付清算之門》開始新的領域之前，先做個簡單的自我介紹早期，我在一家頭部支付機構負責備付金管理、清結算等核心支付能力的建設，並主導了斷直連接入網聯的工作 ⌘ Read more
在 Go 語言的包設計中，函數和變量通過首字母大小寫來嚴格區分導出（exported）與未導出（unexported）的可見性規則。這種機制是 Go 模塊化設計的基石，但同時也爲底層系統級開發帶來了限制。//go:linkname 指令正是 Go 爲突破這一限制預留的「後門」，它通過編譯器的符號重定向能力，允許開發者直接鏈接任意包的未導出符號——無論是標準庫的私有函數，還是第三方包的隱藏變量。本文 ⌘ Read more
在分佈式系統架構中，傳輸層協議扮演着關鍵角色。作爲可靠傳輸的代表，TCP 協議通過三次握手建立連接、滑動窗口流量控制、序列號確認機制等技術，爲上層應用提供了有序且可靠的數據傳輸通道。這種面向連接的協議特性，使其成爲實時通信、文件傳輸、遠程控制等場景的首選方案。Go 語言自誕生之初就將網絡編程能力作爲核心設計目標。其標準庫中完善的 net 包提供了跨平臺的網絡 I/O 接口，結合輕量級線程 goro ⌘ Read more
通用優化提示詞，適用於大多數場景你是一個專業的AI提示詞優化專家。請幫我優化以下prompt，並按照以下格式返回： Role: \[角色名稱\]Profilelanguage: \[語言\]description: \[詳細的角色描述\]background: \[角色背景\]personality: \[性格特徵\]expertise: \[專業領域\]targetaudience: \[目標用戶羣\]Skills\[核心技 ⌘ [Read more](https://www.readfog.com/a/1762906242024574976)
今天和大家講一下檢索增強生成（RAG）裏面的 Rerank。RAG 給人帶來無限期待，尤其是在結合了 LLM 之後，大家都想着：這下終於能搞定那些複雜的問答任務了吧！但現實往往是骨感的。很多人開發完一個 RAG 流程後都會疑惑：爲什麼它的效果沒有達到預期呢？其實，和大多數工具一樣，RAG 用起來簡單，但想要精通卻很難。事實上，RAG 不只是把文檔存入向量數據庫，然後在上面添加一個 LLM 那麼簡單 ⌘ Read more
從 LLM 取得突破以來，技術社區對 agent 的探索從未停步，過去兩三年我們不斷見證各類 agent showcase 的出現，每次都引發熱烈討論，大家滿懷激情地認爲 agent 奇點已來，但後來又會失望，覺得離實際落地還遠，兩種聲音始終都會並存，這也符合技術發展的規律。今天之所以寫這篇文章是因爲確實看到 agent 已經發展到了一個階段性的 milestone，在這個節點上我們需要搞清楚自己 ⌘ Read more
一、需求分析用戶提供的是 Base64 格式的圖片數據，而小程序保存圖片到本地通常需要的是臨時文件路徑。第一步可能需要將 Base64 數據轉換成臨時文件，然後再保存到手機相冊。第二步查閱 UniApp 的文檔，關於保存圖片到相冊的相關 API，uni.saveImageToPhotosAlbum。這個 API 的參數需要一個文件路徑，需要先將 Base64 轉換成臨時文件路徑。另外，Base64 ⌘ Read more
DeepSeek 作爲 AI 大模型其中的佼佼者，各種突破與創新不斷湧現，正引領着人工智能發展的新方向。本文以 PPT 式風格直觀呈現技術精髓，深入揭祕 DeepSeek 核心技術。首先概述了 DeepSeek 的特點，包括內容 token 化、訓練前需要將文本進行處理、存在 endtime、無自我認識、上下文長度限定、記憶力有限等。接着介紹了 DeepSeek 的發展歷程、核心技術架構、創新點、 ⌘ Read more
GGUF 簡介------- GGUF（GPTQ for GPUs Unified Format）是一種針對大語言模型（LLM）權重文件的統一格式，旨在簡化和標準化不同模型格式之間的轉換和加載。隨着大語言模型的快速發展，不同的框架（如 Hugging Face Transformers、TensorFlow、PyTorch 等）和優化工具（如 GPTQ、LoRA、INT8/INT4 量化）可 ⌘ Read more
一、痛點開場：爲什麼心跳機制 “累死人不償命”？想象你是一個快遞員，每天無論有沒有包裹都要向總部彙報：“我活着呢！我活着呢！”。如果公司有 1000 個快遞員，每秒都要喊一次 “活着”，總部的電話線直接炸掉！ 這就是傳統心跳機制的痛點：高開銷 每秒百萬級心跳請求，服務端 CPU 直接飆紅。 低效 正常服務時浪費資源，故障時檢測延遲（比如租約時間是 30 秒，實際 ⌘ Read more
fatih/color 是一個流行的 Go 語言庫，用於在終端中輸出彩色文本和樣式化的內容。由開發者 Fatih Arslan 創建，它簡化了 ANSI 轉義碼的使用，使開發者能夠輕鬆爲 CLI 工具、日誌系統等添加顏色和樣式。特點豐富的顏色和樣式支持 顏色 ：支持 16 種基礎前景色（如紅色、綠色）和背景色。 樣式 ：支持加粗（bold）、斜體（itali ⌘ Read more
近期，公司在 AI 相關項目，尤其是問答系統領域，對回答的準確率和表述質量提出了更高的要求。用戶提出的問題不僅限於基礎性問題，還可能涉及多樣化、複雜化的場景。也就在上週五快下班的時候，項目經理向我反饋，之前的項目團隊支持的某客戶在使用問答系統時，除了查詢私有知識庫中的信息外，還會提出以下幾類問題：可直接由大語言模型（LLM）回答的問題：例如通用知識或常識性問題。 非知識庫相關的口頭表達：如 ⌘ Read more
關於使用大語言模型輔助編寫代碼 \[1\] 的網絡討論中，總會有開發者表達失望之情。他們常常質疑自己做錯了什麼—爲何有人報告取得如此顯著成效，而他們的嘗試卻效果平平？使用大語言模型編寫代碼困難且反直覺。要摸清這種使用方式的邊界與侷限需要大量努力，而能幫助人們找到最佳應用方法的指導又少之又少。若有人告訴你用大語言模型編程很簡單，他們（可能無意中）誤導了你。他們或許偶然發現了有效模式，但這些模式並非人人自 ⌘ Read more
在桌面應用開發領域，Electron 等基於 Web 技術的方案長期佔據主導地位，但其資源消耗問題始終是開發者心中的痛點。Go 語言的高效性和簡潔性爲這個問題提供了新的解題思路，而 Wails 框架正是這種思路的具象化體現。Wails 框架的核心價值在於將 Go 的後端能力與現代化前端技術無縫結合。通過內置的 Vite 支持，開發者可以自由選擇 React、Vue 或 Svelte 等前端框架，同 ⌘ Read more
作者：來自 vivo 互聯網服務器團隊 - Cai Linfeng本文介紹了服務端在搭建 Web 版的百萬人級別的羣聊系統時，遇到的技術挑戰和解決思路，內容包括：通信方案選型、消息存儲、消息有序性、消息可靠性、未讀數統計。一、引言現在 IM 羣聊產品多種多樣，有國民級的微信、QQ，企業級的釘釘、飛書，還有許多公司內部的 IM 工具，這些都是以客戶端爲主要載體，而且羣聊人數通常都是有限制，微信正常羣 ⌘ Read more
什麼是 Agent 記憶？Agent 記憶（Agent Memory）是指 AI Agent 在執行任務過程中存儲和管理信息的能力和機制。它類似於人類的記憶系統，使 Agent 能夠記住過去的交互、經驗和知識，並在後續任務中利用這些信息做出更好的決策。這種記憶機制對於實現持續學習和處理長期任務至關重要。什麼 Agent 需要記憶？從技術角度來看，Agent 的記憶本質上是對大模型有限上下文的一種擴 ⌘ Read more
MCP 源於解決大型語言模型（LLM）應用的一個關鍵限制，即它們與外部數據源和工具隔離的問題。MCP 源於解決大型語言模型（LLM）應用的一個關鍵限制，即它們與外部數據源和工具隔離的問題。LLM 驅動的應用程序的一個主要關注點是數據交付。將數據傳遞給 LLM 進行推理，這是 RAG 實現、微調以及 MCP 的目標。MCP 的主要目的是標準化 LLM 驅動的應用程序連接到各種系統的機制，如下圖所示： ⌘ Read more
在 AI 任務編排領域，LangChain 提供了 LangGraph，幫助開發者搭建複雜、多步驟、有狀態的 AI 工作流。但這個庫主要基於 Python，而在 Go 語言生態中，如何實現類似的 AI 任務編排呢？今天，我們來介紹 langgraphgo，一個爲 Golang 量身定製的 AI 任務流管理框架。通 langgraphgo，你可以高效地構建 AI 代碼審計、對話系統、多智能體協作等應 ⌘ Read more
昨晚在直播間，我與幾位國內 DuckDB 先鋒進行了一場對談。 話題跨度很大，從 DeepSeek 團隊在開源周推出的分佈式 DuckDB 分析框架 “Smallpond”，聊到 PostgreSQL 與 DuckDB 的深度融合，相當熱鬧。DeepSeek 的開源的 “小池塘” 用把 DuckDB 改爲分佈式的用法，從營銷上給 DuckDB 打了很好的廣告。 但從實用角度和影響力來說，我個人對分 ⌘ Read more
jinzhu/now 是一個用於增強 Go 語言時間處理的第三方庫，它基於標準庫 time 進行了擴展，提供了更便捷的時間操作功能，適用於需要頻繁處理時間區間、時區轉換或複雜時間解析的場景。以下是該庫的核心功能和用法詳解：一、核心功能時間區間的便捷計算now 庫提供了快速獲取時間區間（如某分鐘的開始 / 結束、某周的開始 / 結束等）的方法，無需手動計算。例如： import ⌘ Read more
一、 前言---------DPDK 是 intel 工程師開發的一款用來快速處理數據包的框架，最初的目的是爲了證明傳統網絡數據包處理性能低不是 intel 處理器導致的，而是傳統數據的處理流程導致，後來隨着 dpdk 的開源及其生態的快速發展，dpdk 成爲了高性能網絡數據處理的優秀框架。本篇文章主要介紹 DPDK 接收與發送報文的流程，包括 CPU 與網卡 DMA 協同工作的整個交互流程、數據 ⌘ Read more
當前 AI 系統面臨的核心挑戰是數據接入的碎片化問題。企業和開發者在對接不同數據源時，往往需要爲每個系統單獨開發定製化的對接方案。這種重複性工作開發成本太高了，而且系統間難以實現真正的互聯互通。Claude 的 MCP 協議正就是爲了解決這一行業痛點而生的，它是是由 Anthropic 開發的、針對人工智能 (AI) 模型的一種通信協議。MCP 代表 “Model Context Protocol ⌘ Read more
無論是個人還是企業，當我們想要使用 LLM（大模型）的功能開發出有趣或者有價值的應用時，第一個技術問題通常是 “使用什麼工具？”在本文中，我們將深入探討用於構建 LLM 應用程序的兩個最流行的框架：LangChain 和 LangGraph。現在生成式 AI 的開發正處於井噴時期，幾乎每天都會出現各種新框架和新技術，所以各位在閱讀本文時請記住，今天是正確的，明天可能就不正確了！LangChain ⌘ Read more
企業在部署大型語言模型（LLM）時面臨着重大挑戰。主要問題包括管理處理大量數據所需的巨大計算需求、實現低延遲，以及確保 CPU 密集型任務（如調度和內存分配）與 GPU 密集型計算之間的最佳平衡。反覆處理類似輸入進一步加劇了許多系統中的低效率，導致冗餘計算，從而降低整體性能。此外，實時生成結構化輸出（如 JSON 或 XML）也引入了額外的延遲，使得應用程序難以在規模上提供快速、可靠、成本效益高的 ⌘ Read more
Anthropic MCP 介紹近日，Anthropic 將模型上下文協議 (MCP) 開源，這是將 AI 助手連接到數據所在系統（包括內容存儲庫、業務工具和開發環境）的新標準。其目的是幫助前沿模型產生更好、更相關的響應。隨着 AI 助手被廣泛採用，業界已投入大量資金來提升模型能力，在推理和質量方面取得了快速進步。然而，即使是最複雜的模型也受到與數據隔離的限制——被困在信息孤島裏。每個新數據源都 ⌘ Read more
MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）推出將近一年，隨着 Cursor 等 IDE 工具的興起和 Claude Sonnet 的編程能力的提升，逐步得到技術圈人的關注。最近，隨着 Manus 的一圈轟炸，有人給出了 Manus=Cursor+MCP 的解方，這時 MCP 漸漸進入一般大衆的視野，熱度頓時提升爲 “神” 級創新。那麼，今天我們來給 MCP 祛魅。MCP ⌘ Read more=
引言當你刷抖音看到 “https://v.douyin.com/xyz123”時，當你點開微博的 “t.cn/abcd56” 時——這些僅有 6-8 個字符的鏈接，就是現代互聯網的“空間摺疊術”：短鏈。短鏈是什麼？定義：通過算法將原始長鏈接（如商品頁 URL）壓縮成極短字符串，實現 “輕量化跳轉”。 原鏈接 → https://www.某電商.com/product/123456789?so ⌘ Read more
一、什麼是 VannaVanna 是一個開源的 Python RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）框架，用於將自然語言問題轉換爲精確的 SQL 查詢，並在數據庫上執行這些查詢以返回結果和可視化圖表。比如你提問：查詢年齡 25 歲以上的人員清單。Vanna 就可以將其轉爲 sql 語句。二、Vanna 的工作原理訓練 RAG 模型數據準備：導入數據庫的 ⌘ Read more
QwQ 是 Qwen 級數的推理模型。與傳統的指令調優模型相比，能夠思考和推理的 QwQ 可以在下游任務中實現顯著增強的性能，尤其是難題。QwQ-32B 是中型推理模型，能夠實現與最先進的推理模型（如 DeepSeek-R1、o1-mini）相比的競爭性能。在這篇文章中，我將詳細介紹在 Ubuntu 22.04 服務器（4 x 2080Ti 22G）上部署和運行 QwQ-32B 服務的詳細流程！升 ⌘ Read more
MCP 並不侷限於 Claude 桌面，它可以用任何支持它的其他 LLM 客戶端使用。考慮到這一點，我們決定構建一個 MCP CLI 客戶端來展示這一點。這個 MCP 客戶端可以更快速地測試 MCP 服務器。模型上下文協議（MCP）在 AI 領域持續獲得關注，自從 Neon MCP 服務器發佈以來（大約兩週前），社區已經在廣泛的領域內構建了數十個這些服務器 \[鏈接\]。然而，Claude 桌面應 ⌘ Read more
最近 Cursor 更新了 0.46 版本，包括更好的 Agent 功能，UI 界面，已經對 MCP 的支持和融合也變得更好了。很多朋友都有在問雨飛，能不能講一講 MCP，其實之前我們簡單講過 MCP 的原理和在 Cline 中的用法，詳細的可以看下面這個鏈接，Cursor 高手進階 \| Cline 與 MCP 集成指南，讓你的 AI 更強大剛好，最近 Cline 也開發了 MCP 市場，我們就談 ⌘ Read more
OpenAI 舉行了一場面向開發者的直播，推出 Agent 開發套件，幫助開發人員構建可靠且強大的 AI Agents：內置工具（Built-in tools）：包括網頁搜索、文件搜索以及電腦使用（Computer Use） Responses API ：新的響應 API，將 Chat Completions API 的簡單性與 Assistants API 的工具使用功能相結合，用於構建 ⌘ Read more
在 Go 開發中，手動搭建項目結構是不是讓你覺得效率低下？有沒有想過一個工具能一鍵搞定模板生成，像 Rust 的 cargo generate 那樣簡單？我開發的 gogen 就是爲此而生——輕量、靈活，專爲 Go 開發者打造。幾秒鐘內，你就能擁有一個定製化的項目骨架。接下來，讓我帶你看看它有多實用！gogen 是一個 Go 項目生成工具，靈感源自 Rust 的 cargo generate，旨在 ⌘ Read more
bluele/gcache 是一個 高性能、功能豐富的 Go 語言緩存庫，支持多種緩存策略，如 LRU（最近最少使用）、LFU（最少使用頻率）、ARC（自適應緩存替換）等，可以靈活選擇適合的緩存模式。1. 安裝---------使用 go get 下載安裝：go get github.com/bluele/gcache然後在代碼中導入：import "github.com/bluele/gcach ⌘ Read more
.01\*概述在人工智能領域，開發既緊湊又高性能的語言模型一直是一個巨大的挑戰。大型模型雖然表現卓越，但往往需要龐大的計算資源，這讓許多硬件能力有限的用戶和組織望而卻步。與此同時，市場對多任務處理、多語言支持和高效準確響應的需求日益增長。如何在性能、可擴展性和可訪問性之間找到平衡，尤其是在本地部署和數據隱私方面，成爲了一個關鍵問題。這也催生了創新的需求：我們需要更小、更高效的模型，既能媲美大型模型的 ⌘ Read more*
在當今雲計算與微服務盛行的時代，分佈式任務系統已成爲支撐大規模業務的核心基礎設施。今天就來爲大家分享下如何基於 Go 語言從零設計和實現一個架構簡潔且擴展性強的分佈式任務系統。前置概念本文會設計並實現一個分佈式任務系統，這裏我們要先明確兩個概念。• 分佈式：在我們將要實現的分佈式任務系統中，分佈式是指我們的服務可以部署多個副本，這樣才能確保服務更加穩定。 • 任務：這裏的任務是指異步任務，可 ⌘ Read more
前提上週，我發佈了 goanalysis 工具的首個版本，並得到了廣大用戶的積極反饋與支持。隨着關注度的增加，許多用戶表達了對如何有效利用該工具的興趣和疑問。經過深入考量後，我決定對 goanalysis 進行重大升級以更好地滿足用戶需求。本文旨在詳細介紹最新版 goanalysis 的功能特性及其使用方法，並引導大家訪問體驗網站。主要功能包括：運行時性能分析：提供應用程序在實際執行過程中性能指標 ⌘ Read more
在 MCP Server 開發調試過程中，除了圖形化工具 MCP Host，我更推薦使用輕量化 CLI 工具 mcphost（項目地址：mark3labs/mcphost）。這款僅 5MB 的零依賴工具支持 Anthropic、Ollama、OpenAI 三大模型平臺，爲開發者提供靈活的選擇。配置和基本使用例如我這裏使用阿里的千問大模型，其命令大致爲export OPENAIAPIKEY=xxxx ⌘ Read more
AI 代理即將通過自主解決問題、自適應工作流程和可擴展性徹底改變企業的運營模式。然而，真正的挑戰並非構建更好的模型，而是如何讓代理在複雜的系統中高效運行。 代理需要訪問數據、工具，並能夠跨系統共享信息，其輸出還需可供多種服務（包括其他代理）使用。這並非單純的 AI 問題，而是基礎設施和數據互操作性問題。我們需要的不僅僅是簡單的命令鏈，而是一個由數據流驅動的事件驅動架構（EDA）。 正如 Hub ⌘ Read more
tmux 是一個終端多路複用器：它允許從單個屏幕創建、訪問和控制多個終端。 tmux 可能會與屏幕分離並繼續在後臺運行，然後重新連接。第一次看到tmux 的介紹的時候，我其實沒什麼感覺, 覺得沒什麼. 後面用 terminal 多了，遇到了一些問題，然後嘗試解決。最後我重新認真學習了tmux。它改變了我電腦的習慣。本文將會花十分鐘介紹，tmux 的基本使用場景。什麼是 Terminal Ses ⌘ Read more
go-attention\[1\] 是由 takara.ai\[2\] 的前沿研究團隊開發的，是第一個純 Go 語言實現的注意力機制和 Transformer 層的庫。它專爲高性能和易用性而設計，目前已開源且經獲得了 291 star。主要特點----純 Go 實現：無外部依賴，適合邊緣計算和需要依賴管理的場景 完整的注意力機制：包括基本的點積注意力和多頭注意力 完整的 Transformer ⌘ Read more
大家好，我是九歌 AI。 搞技術的，不搞技術的，每天都會接觸一些新詞彙。沒辦法，現在是終身學習的時代，一天不學習就變成石器時代的古人了。作爲輸出型學習實踐者，我把自己學到的內容總結一下，一文搞懂 McpServer、FunctionCall、Agent 的關係和區別。 在 AI 大模型技術的飛速發展中，MCP Server、Function Call 和 Agent 作爲關鍵組件，各自承擔着不同的 ⌘ Read more
在 C 語言中，進行網絡編程通常使 socket()、bind()、listen()、accept() 等系統調用，而在 Golang 中，我們既可以使用 net 庫提供的高級封裝，也可以直接使用 syscall 庫進行底層操作。本篇文章將簡單的介紹 Golang 如何像 C 語言一樣進行網絡編程。使用 net 庫進行 TCP 編程（推薦方式）Golang 的 net 包對 socket 進行了封 ⌘ Read more
go-redis (github.com/redis/go-redis) 支持 Lua 腳本 redis.Script，本文在這裏簡單展示其在秒殺場景中使用的代碼片段。秒殺場景在秒殺場景中，一個商品的庫存對應了兩個信息，分別是總庫存量和已秒殺量。可以使用一個 Hash 類型的鍵值對來保存庫存的這兩個信息，如下所示：key: productid value: {total: N, ordered: ⌘ Read more
公衆號 ID｜計算機視覺研究院圖片圖片 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2406.11794 項目鏈接：https://huggingface.co/apple/DCLM-7B 計算機視覺研究院專欄Column of Computer Vision Institute小模型成趨勢？本週，OpenAI 上線小模型 GPT-4o-mini，小模型賽道正式開卷。近期加 ⌘ Read more
在部署好 ollama 之後，我們再來介紹 ollama 的一些其他用法。一、修改環境變量1.1 配置遠程訪問在我們本地部署好 ollama 之後，僅支持本機訪問，我們可以通過修改環境變量讓其他人可以遠程訪問。在 wins 電腦上增加環境變量：OLLAMAHOST 0.0.0.0:114341.2 配置本地模型路徑1.2.1 本地模型默認路徑wins 本地模型默認路徑：C:\\Users\\% ⌘ Read more
一、環境搭建------安裝最新的版本conda create -n sglang python=3.12conda activate sglang最好創建不同的環境pip install vllmpip install sglang==0.4.1.post7 啓動的簡單命令python3 -m sglang.launchserver --model ./DeepSeek-R1-Distill-Q ⌘ Read more