本文介绍如何基于 DeepSeek 模型创建 RAG 应用，帮助大家更好地管理和利用知识，提高效率和创新能力。
MCP 的发展速度之快，似乎超出了大部分人的想象。今年2月，Cursor、Windsurf、Cline 均开始引入 MCP，近日 OpenAI 宣布支持 MCP，国内百度地图、高德地图陆续发布 MCP Server，还有一众非常活跃的提供 MCP 托管和中间件服务的供应商，MCP 生态正呈现越加丰富和成熟的发展态势。 虽然 AI 在短期内依旧面临 ROI 的考验，但几乎所有人都不会怀疑他的未来，都不希望错过这一场“军备竞赛”。问题随之而来，存量业务架构中的 API 改造成 MCP Server，既面临时间成本，还有人力上的挑战。企业对能提升 MCP 构建效率的开源和商业方案愈加渴望。
在智能化产品的冲击下，用户总是希望获取更准确、丰富的信息，渴望更定制化的交互体验。我们提出了 AI 时代下新的体验技术解决方案——生成式 UI。它能自动生成符合设计规范的 UI 界面，将信息自动组装呈现给不同的用户，让前端开发不再受制于繁琐的设计研发流程、让展示内容不再千篇一律、让用户体验随需而变。
MCP Server 的实施存在着诸多挑战，特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面，Higress 作为 AI 原生的 API 网关，提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案，实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场，将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。
作为一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验，我们将开启一段时间的内容AI专题连载，欢迎大家一起交流进步。
导读：MCP Server 的实施存在着诸多挑战，特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面，Higress 作为 AI 原生的 API 网关，提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案，实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场，将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。
今年我提交了八千多行代码，但没有一行是我自己写的。最近我的工作日常就是：给 AI 提需求，它来实现，出问题了我给它反馈，让它自己修改。AI 编程的能力的发展速度可谓是火箭一般，去年它还只能做代码补全，今年已经可以自己哼哧哼哧把代码都写完了。 现在的 AI 编程当红炸子鸡非 Cursor 莫属，用 Cursor 的过程很有意思，你会很容易活成了我们最不希望变成的人。我一开始用 Cursor 主要用它来开发 AI agent 的一些 demo，比如快速搭建一个 Gradio 界面来方便演示算法微调的对话模型。 用了几天之后， 我发现精神上我是一个程序员，但是实际的工作体验更像是产品经理 + 测试工程师。我们经常会遇到提一句话需求的产品，然后就反怼他能不能把需求写清楚。但在 Cursor 面前，我也会期望它能通过我一句话的需求就能读懂我内心真实的需求，比如：“做一个AI 对话的 Gradio 界面”。
在手机淘宝等高频更新的业务场景中，UI页面的动态化和快速交付成为技术团队面临的重要挑战。本文围绕“客户端动态化页面搭建”这一主题，深入探讨了如何通过抽象框架设计解决高动态化页面的快速构建问题。文章详细介绍了框架的核心模块（如DataEngine、LayoutEngine、StateCenter等）、页面动态性实现方式、组件通信机制以及业务接入流程，并结合实际案例分析了布局方式多样性的问题及解决方案。最终总结了该框架在动态性、拓展性和能力沉淀方面的优势，为类似业务场景提供了宝贵的实践经验。
随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）作为一种结合检索与生成的创新技术，正在重新定义信息检索的方式。本文深入探讨了RAG的核心原理及其在实际应用中的挑战与解决方案。文章首先分析了通用大模型在知识局限性、幻觉问题和数据安全性等方面的不足，随后详细介绍了RAG通过“检索+生成”模式如何有效解决这些问题。具体而言，RAG利用向量数据库高效存储与检索目标知识，并结合大模型生成合理答案。此外，文章还对RAG的关键技术进行了全面解析，包括文本清洗、文本切块、向量嵌入、召回优化及提示词工程等环节。最后，针对RAG系统的召回效果与模型回答质量，本文提出了多种评估方法，为实际开发提供了重要参考。通过本文，读者可以全面了解RAG技术的原理、实现路径及其在信息检索领域的革命性意义。
