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在AWS上构建具有MISTRAL模型的MCP应用程序

2025年7月10日 15:20 33 Comments
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这篇文章演示了使用Mistral AI模型在AWS和MCP上建立智能AI助手，从而集成了实时位置服务，时间数据和上下文内存，以处理复杂的多模式查询。此用例，餐厅的建议是一个例子，但是可以通过修改MCP服务器配置以与您的特定数据源和业务系统连接来适应企业用例。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与Mistral AI.Model上下文协议（MCP）的Siddhant Waghjale和Samuel Barry所致，这是一个标准，最近几个月一直在获得大量吸引力。在高水平上，它由一个标准化界面组成，旨在简化和增强AI模型与外部数据源和系统的交互方式。 MCP并没有使用硬编码检索和操作逻辑或依靠一次性工具，而是提供了一种结构化方法，将上下文数据（例如，用户配置文件，环境元数据或第三方内容）传递到大型语言模型（LLM）上下文中，并将模型输出路由到外部系统。对于开发人员而言，MCP摘要摘要集成复杂性，并创建一个统一的层来注入外部知识和执行模型操作，从而使构建坚固且高效的代理AI系统变得更加直接，该系统仍然与数据提取逻辑相结合。MISTRAILAI是一个领先的研究实验室，它是2023年在2023年出现的领先的开源竞争者，因为它是一项领先的开源竞争者。 Mistral发布了许多最先进的模型，从早期的Mistral 7B和Mixtral到最近宣布的Mistral Medium 3和Small 3，从而使专家建筑沿途的混合物有效地普及了。 Mistral模型通常被描述为极其有效且通用的模型，经常以一小部分成本达到最先进的性能水平。现在，将这些模型无缝集成到亚马逊Web服务（AWS）服务中，为开发人员和企业解锁强大的部署选项。通过亚马逊基岩，用户可以使用完全管理的API访问Mistral模型，从而无需管理基础架构即可快速进行原型。亚马逊基岩市场通过允许快速发现，许可并集成到现有工作流程中，从而进一步扩展了这一点。对于寻求微调或定制培训的电力用户，Amazon Sagemaker Jumpstart提供了简化的环境来自定义Mistral模式
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