AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
LangChain之链的认识（上）
Chain是LangChain中非常重要的一个组件,可以帮助我们更好地组织和管理应用程序的各个功能模块,提高开发效率和应用程序的复杂性。
LangChain之各类提示模板的使用
语言模型的提示是用户提供的一组指令或输入，用于指导模型的响应，帮助模型理解上下文并生成相关且连贯的基于语言的输出，例如回答问题、完成句子或参与某项活动、对话。
LangChain进阶：创建多模态应用
【8月更文第4天】随着自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 技术的不断发展，多模态应用变得越来越普遍。这些应用结合了文本、图像、音频等多种数据类型，以增强用户体验并解决复杂的问题。LangChain 作为一款强大的工具链，可以很好地支持多模态数据的处理，从而开发出具有高度互动性和实用性的应用。
LangChain与向量数据库：高效的信息检索方案
【8月更文第4天】随着自然语言处理技术的发展，特别是深度学习的进步，我们能够更加高效地处理大量的文本数据。LangChain 作为一种强大的工具链，旨在简化和加速构建复杂的自然语言处理应用程序。结合向量数据库，LangChain 可以实现高效且精准的信息检索功能。本文将探讨这一组合的工作原理，并通过一个具体的实现案例来展示其在实际应用中的效果。
LangChain实战：构建自定义问答助手
【8月更文第4天】随着自然语言处理（NLP）技术的发展，构建能够理解和回答复杂问题的问答助手变得越来越容易。LangChain 是一个强大的框架，它为开发人员提供了一套工具和模式，用于构建和部署基于语言模型的应用程序。本文将引导您通过 LangChain 构建一个自定义的问答助手，该助手可以理解并回答关于特定领域的复杂问题。
LangChain在个性化内容生成中的实践
【8月更文第3天】随着人工智能技术的发展，个性化内容生成已经成为许多应用的核心竞争力。LangChain 是一种开源框架，旨在简化语言模型的应用开发，尤其是针对自然语言处理任务。本文将探讨 LangChain 如何帮助开发者根据用户的偏好生成定制化的内容，从挑战到实践策略，再到具体的案例分析和技术实现。