razertory

感觉要拆成两个问题。
1. 多模态检索，比如搜图，这个有非常多的方案。但是要把图片向量到 RAG 系统，得有专门的实践。
2. 多模态对话，也就是上传图片，这个就是头部几家公司的模型做得不错。

是不是用 Scala 写出来也优雅

import org.scalatest.flatspec.AnyFlatSpec
import org.scalatest.matchers.should.Matchers
import org.scalatest.{OneInstancePerTest, Outcome}
import org.scalatest.wordspec.AnyWordSpec
import scala.util.Random

// 共享测试
trait AdditionBehaviors { this: AnyWordSpec with Matchers =>

// 用 def 而不是 val ，让子类可以延迟绑定
def a: Double
def b: Double

def additionBehavior(): Unit = {
"addition" should {
"be commutative" in {
(a + b) shouldEqual (b + a)
}
}
}
}

// 针对 Double 的测试
class DoubleAdditionSpec extends AnyWordSpec with Matchers with AdditionBehaviors {
override def a: Double = Random.nextDouble()
override def b: Double = Random.nextDouble()

"Double" should {
behave like additionBehavior()
}
}

// 针对 Vector[Double] 的测试
import breeze.linalg.{DenseVector => Vec}

class VectorAdditionSpec extends AnyWordSpec with Matchers with AdditionBehaviors {
override def a: Double = Random.nextDouble()
override def b: Double = Random.nextDouble()

// 这里把 a 、b 换成向量
private val v1 = Vec(a, a)
private val v2 = Vec(b, b)

"Vector" should {
behave like additionBehavior()
}

// 重新实现加法行为，因为这里是向量
override def additionBehavior(): Unit = {
"addition" should {
"be commutative" in {
(v1 + v2) shouldEqual (v2 + v1)
}
}
}
}

的确是 tool 来自己编码生成，这就意味着要编写各种图表的 tool： https://github.com/antvis/mcp-server-chart

给 vercel 骗炮的。
1. 用 v0.dev + 一大堆模板（包含付费） 来吸引用户一键部署
2. 用 edge runtime 来极限压缩成本，让新人可以不花一分钱部署一个网站（不包含域名）
3. 用巨慢的构建速度让你不得不的用他们的构建平台，如果租个低配 vps 构不动
4. 印钞机: next/image, 数据库/缓存/队列套壳。

200 美金可以在二线城市，租一个两室一厅给一家三口过日子了

我的热情是技术+创造一起，用自己喜欢的技术完成自己和用户都喜欢的产品

典型的非 tool call 的实现比如 cline 的这段代码 https://github.com/cline/cline/blob/main/src/core/prompts/system.ts#L27 。

如果真需要返回多个，前提是你的多个 tool-call 没有先后依赖关系。这种情况下要么走 cline 这种方式，通过魔改 prompt 也能实现，要么把这些 tools 合并成一个方法，前提是工具提供方配合。


最新的点击分布