llm

把个人知识库做成了可"对话检索"的 MCP 服务一句话：pip install 一个包，你的 Markdown 笔记就能被 AI 助手自动检索并引用。

AAI机器之心

在 macOS 上本地部署 Ollama + LLaMA3（附教程）在 macOS 上本地部署 Ollama + LLaMA3 非常简单，以下是完整步骤：一、系统要求1.macOS 12+

new【一个】对象

RAG详解原理：在构建大语言模型智能体时，有时需要给大模型提供外部文本资料。需要将待查询文本，切片后存储进向量数据库。通过余弦相似度匹配，找到与用户问题语义最接近的文本片段。

薛定谔的猫369

深入浅出 Model Context Protocol (MCP)：连接 AI 与外部数据的桥梁随着大语言模型（LLM）能力的提升，如何让模型安全、高效地访问外部工具和数据成为了 AI Agent 开发的核心痛点。Model Context Protocol (MCP) 作为一个开放标准，为这种连接提供了统一的***

独断万古他化

大模型接入指南：API、本地部署与 SDK 三种接入如果需要自己写一个AI应用来实现相关AI行为，则需要自行接入LLM。常见的原生LLM（不经过第三方平台或复杂的代理层，直接与大语言模型提供方进行交互的方法）接入方式有三种：【API远程调用】、【开源模型本地部署】和【SDK和官方客户端库】

【AI Agent通识九课】02 · Agent 的“思考回路“长啥样？AI Agent 通识课 · 第 2 篇 / 共 9 篇一句话记住：Agent = 大脑 + 工具 + 循环。ReAct 是那个"循环"。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-05-03)生成于：2026-05-03共发现热门项目： 8 个榜单类型：日榜Token赞助：siliconflow

LLM工具调用面试篇5MCP 支持两种主要的传输方式，分别适用于不同场景。本地场景用 stdio，Client 把 Server 作为子进程启动，通过标准输入输出通信，延迟极低，不用开端口，也没有网络安全问题，我用 Claude Desktop 接本地工具走的就是这种方式。

量化：LLM与CV模型的极致压缩艺术2023年，GPT-4的参数量传闻超过1.8万亿；2024年，Llama 3.1 405B开源；2025年，Qwen3-VL-2B试图在手机上运行多模态推理。模型规模的指数级增长与硬件资源的线性增长之间，横亘着一道名为推理成本的鸿沟。

LangChain 不是框架，而是一把瑞士军刀你第一次用 OpenAI API 时，几行代码就让模型开口说话了——那一刻你觉得 AI 开发不过如此。

RAG 系列（六）：向量数据库——存储与检索的基础设施前面五篇文章，我们搞清楚了怎么切分文档、怎么生成 Embedding。现在这些向量存在哪里？怎么被高效地检索出来？

RAG 系列（五）：Embedding 模型——语义理解的核心前面四篇文章，我们搞定了 Pipeline 搭建、参数调优和分块策略。但有一个问题一直没细说：你的文档被切成 Chunk 之后，是怎么变成向量的？

SkillNexus：开源 Skills 全生命周期创造平台作者：skyseraph 日期：2026-05-02 原文：SkillNexus Intro 开源：SkillNexus

Ollama Cloud 与直接使用 API 的对比Ollama Cloud 的核心价值不是“比 API 更强”，而是：把云端大模型接入到 Ollama 现有工作流里，让云端模型像本地 Ollama 模型一样使用。

无糖可乐没有灵魂

AI Agent结构图例和工作流程描述一句话概括工作流程：用户提问 → Agent 构造上下文 → LLM 判断是否用工具 → Agent 执行工具 → 结果回注 → LLM 生成最终答案

RAG 系列（四）：文档处理——从原始文件到高质量 Chunk前面三篇文章，我们搭好了 RAG Pipeline，也调对了核心参数。但如果你仔细看过召回结果，可能会发现一个奇怪的现象：

十年 C++ 后端 GAP 六个月，写了一个近 3 万行的LLM-TFFInfer推理框架项目解析(三)-模型加载# 十年 C++ 后端 GAP 六个月，写了一个近 3 万行的LLM-TFFInfer推理框架项目解析

封神级 TTS！VoxCPM2 凭连续表征，玩转多语言合成 + 创意音色 + 无损声纹克隆VoxCPM2 是 OpenBMB（面壁智能）联合清华大学深圳国际研究生院人机语音交互实验室（THUHCSI）等机构推出的开源 TTS（Text-to-Speech）模型，是 VoxCPM 系列的最新大版本。

🎉Token自由-Ollama部署本地大模型超详细操作指南Ollama是一个专为macOS设计的开源工具，让你能在自己的Mac上轻松运行各类大语言模型。它最大的特点是“极简”--无需复杂的Python环境配置，无需CUDA驱动，只要一条命令就能完成模型的下载、安装和运行。

大模型套餐深度分析：国内外主流平台全景对比作者：skyseraph 日期：2026-04-30 原始链接：llm 数据截至 2026-05-01