模型上下文协议(MCP)是Anthropic提出的标准化交互协议，旨在为大模型提供统一接口标准，使其能高效、安全地调用外部资源。MCP与传统Function Call相比，具有跨模型兼容、自动上下文管理和完善安全机制等优势。文章还详细介绍了MCP面临的安全挑战…

安全副业指南：漏洞挖掘 / 技术博客 / 竞赛奖金实战 很多安全从业者和学生都想通过技能赚 “外快”，却陷入 “想做漏洞挖掘怕没经验，想写博客怕没人看，想打竞赛怕拿不到奖” 的困境。其实安全副业的核心不是 “天赋”，而…

第一章：Open-AutoGLM Ollama 架构概览Open-AutoGLM 与 Ollama 的结合构建了一个高效、可扩展的本地大语言模型推理架构。该架构充分发挥了 Open-AutoGLM 在自然语言理解与生成任务中的自动化提示优化能力，同时依托 Ollama 提供的轻量级模型部署环境&…

第一章：Open-AutoGLM真的适配所有App架构吗？在探索 Open-AutoGLM 的通用性时，一个核心问题浮现：它是否真正兼容所有主流 App 架构？尽管官方文档宣称其具备高度可集成性，但在实际应用中，适配效果…

运维工程师的出路在哪里，尤其是 35 岁以后？ 最近在某乎看到个问题，“运维的出路在哪里，特别是35以后?”， 网友 1：孩子快跑 打好基础，网络，安全，数据库，服务…

第一章：Open-AutoGLM概述与企业级AI自动化平台前景Open-AutoGLM 是一个面向企业级应用的开源AI自动化推理框架，致力于将大型语言模型（LLM）的能力无缝集成到复杂业务流程中。它通过标准化的任务编排、动态上下文管理与多模型协同机…

面向现代威胁环境的企业级客户密码安全存储与生命周期管理深度研究报告 1. 执行摘要：数字身份验证的范式转变与安全态势 在当今高度互联的数字经济中，客户身份与访问管理（CIAM）已超越单纯的技术实施范畴，成为企业风险…

本文详细介绍大模型应用开发三种模式：提示工程(优化输入)、RAG(检索增强生成)和微调(参数调整)。重点解析RAG技术原理，通过外部知识库检索提高回答准确性和时效性，减少幻觉问题。提供DeepSeekFaiss搭建本地知识库的实战代码，以及查…