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LLM
Large-language-model systems and applications.
AI and ML
Approved legacy aliases: AI 客戶端, AI代理
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Featured Project
AAP-SQL
在控制推論成本的前提下提升 Text-to-SQL 準確率的碩士論文研究專案。
Outcome The reported local reproduction answered 960 of 1,534 development questions under a fixed Gemini 2.5 Flash-Lite comparison.
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從 SQL 到 Text-to-SQL：讓資料庫聽懂人話
從資料表、SQL 與 JOIN 開始，逐步理解 Text-to-SQL 的研究發展，以及我的 AAP-SQL 方法如何兼顧準確率與成本。
Gemini Balance 部署體驗：從零開始的AI代理服務搭建心得
分享使用 Gemini Balance 搭建 AI 代理服務的完整體驗，包括在 ClawCloud 上部署 SQLite 版本的實戰心得與技術要點
MCP 客戶端建置與設定教學
我們將說明如何建置與設定 MCP 客戶端，特別聚焦於 RooCode 工具與本地模型的整合，以及實際的應用
Hugging Face Spaces 部署指南
Hugging Face Spaces 部署失敗時的Troubleshooting
使用 Gradio MCP 建立伺服器，并部署在Hugging Face Space
使用Gradio MCP 建立情感分析伺服器，并且一并部署在Hugging Face Spaces上，以利後續實現
了解MCP能力以及部署到Anaconda
Model Context Protocol (MCP) MCP 主要有四個功能類型，分別對應著不同的使用情景,并且同時了解如何部署到Anaconda
MCP 通信協議
Model Context Protocol (MCP) 定義了一套標準化的通信協議，使客戶端和服務器能夠以一致、可預測的方式交換資訊。這種標準化對於整個社區的互操作性至關重要。
MCP 架構組件
Model Context Protocol (MCP) 建立在客戶端-服務器架構上，該架構支援 AI 模型與外部系統之間的結構化通信。
🎯 Model Context Protocol (MCP) 基礎概念
最近很紅的MCP是什麽，爲什麽需要MCP?