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小白跃升坊
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2025年5月15日
【网站推荐】推荐几个MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)的网站
摘要: MCP网站一:MCP 快速入门 介绍 MCP 快速入门、开发工具、核心架构等内容。 https://mcp-docs.cn/introduction MCP网站二:GitHub 官方仓库 由MCP协议发起者维护,提供协议规范、官方示例及开发文档。MCP 服务器清单,涵盖多种工具和数据源的集成,如 A
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posted @ 2025-05-15 09:24 小白跃升坊
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2025年5月14日
【保姆级教程】:开源 Qwen3 本地化部署实操详细教程
摘要: 一、教学环境 1、1Panel:现代化、开源Linux服务器管理面板 2、Ollama:开源大语言模型管理平台 3、MaxKB:强大易用的企业级 AI 助手 二、实操步骤 步骤1、1Panel 安装: 安装说明参见在线文档:在线安装 - 1Panel 文档: 操作比较简单,参照文档具体操作,此处不做
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posted @ 2025-05-14 16:07 小白跃升坊
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2025年5月13日
1Panel + MaxKB 对接高德地图 MCP Server
摘要: 一、场景说明: 通过 1Panel+MaxKB 两个开源工具实现高德地图(Amap) MCP 服务调用。 二、操作说明 步骤一:完成 1Panel 的安装部署 安装说明:在线安装 - 1Panel 文档:https://1panel.cn/docs/ 步骤二:通过 1Panel 完成 MaxKB 的
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posted @ 2025-05-13 10:19 小白跃升坊
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2025年5月9日
如何在 AI 小助手对话中显示原文预览
摘要: 写在前面 本文使用的开源工具平台包含以下内容: AI 助手平台:MaxKB 运维管理面板:1Panel Linux运维管理面板 一、整理原文链接 如果现有的文档已经有能够下载的链接或者预览链接,可以跳过此章节的前两步,只需要上传文档下载链接对应表即可! 为了能够展示文件的预览,我们需要提前准备一个文
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posted @ 2025-05-09 17:27 小白跃升坊
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2025年4月27日
干货分享|MaxKB + MCP 智能问数方案及步骤详解
摘要: DeepSeek-R1的发布掀起了AI智能变革的浪潮。在过去几个月里,MaxKB开源企业级AI助手已经帮助大量企业和组织快速落地了DeepSeek,让AI在不同的行业土壤中产生持续、可度量的业务价值。 MaxKB(github.com/1Panel-dev/MaxKB) 可以为本地部署的DeepSe
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posted @ 2025-04-27 15:45 小白跃升坊
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MaxKB中如何选择向量模型?
摘要: MaxKB内置的向量模型不足? 在MaxKB中知识文档Emdeding是很重要的一环,而这个过程就必须依赖向量模型。目前MaxKB内置的向量模型为text2vec-base-Chinese,一个针对中文语义匹配任务优化的向量模型,特别适用于中文句子级别的语义匹配任务。早期的时候在多个领域表现出了优秀
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posted @ 2025-04-27 10:56 小白跃升坊
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2025年4月17日
MaxKB 开启模型联网搜索
摘要: 前言 模型联网搜索是当前大语言模型(LLM)领域的重要技术方向,其核心在于通过结合互联网实时数据与模型推理能力,突破预训练数据的时间限制,提供更精准、动态的回答。 核心应用场景 实时信息补充 例如查询“春节申遗成功了吗”,联网模式可提供最新进展,而离线模式仅基于预训练数据回答。 复杂任务辅助 在金融
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posted @ 2025-04-17 17:16 小白跃升坊
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2025年4月16日
Chat to MySQL 最佳实践:MCP Server 服务调用
摘要: 一、场景说明: 通过 1Panel+MaxKB 两个开源工具结合 MCP 服务实现 Chat to Mysql。 二、资源准备 MySQL:数据库以及数据库表(培训认证中心运营数据表) 1Panel:开源 Linux 运维管理平台 MaxKB: 强大易用的开源 AI 小助手 三、操作说明 步骤一:完
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posted @ 2025-04-16 16:04 小白跃升坊
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2025年4月15日
让 AI 对接 MySQL 数据库实现快速问答对话
摘要: 一、场景说明: 通过 AI 连接 MySQL 结构化数据库表,预期实现通过AI对话数据库表,快速了解数据情况,能够进行简单的汇总统计,快是实现问答。 二、资源准备: 需提前准备以下内容: AI大语言模型:阿里云百炼基础模型 qwen-max MySQL:MySQL数据库及数据表(以培训认证中心店铺运
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posted @ 2025-04-15 13:01 小白跃升坊
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2025年4月14日
在MaxKB中实现准确的Chat TO SQL(BI)
摘要: 主要面向考试成绩管理系统(目前支持旭日图、仪表盘柱状图、桑基图、漏斗图、河流图、数据聚合图、散点图、南丁格尔玫瑰图、饼状图、环形图、堆叠柱状图、堆叠折线图、堆叠面积图、面积图、折线图) 主要思路: 第一步实现chat to sql,利用用户问题,生成准确的sql 第二步利用第一步sql查询到的数据,
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posted @ 2025-04-14 11:04 小白跃升坊
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