# 大模型服务平台百炼 #
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百炼-千问模型通过openai接口构建assistant 等 go语言
由于阿里百炼平台通义千问大模型没有完善的go语言兼容openapi示例，并且官方答复assistant是不兼容openapi sdk的。 实际使用中发现是能够支持的，所以自己写了一个demo test示例，给大家做一个参考。
本地数据调用析言的解决方案
本文介绍了通过API创建虚拟数据库，利用阿里云百炼/析言GBI平台实现数据查询、分析及可视化的方法。方案结合本地与云端资源，确保数据安全，同时提供灵活的API调用方式，支持按需调用析言的各项功能，有效降低已有本地数据库系统的迁移成本，提升数据分析效率。
阿里云百炼|析言GBI：产品博士的智能分析利器
本文介绍了阿里云“云知道”平台的云指针频道如何利用大模型实现从自然语言到SQL的转换，从而快速提供数据分析服务。通过阿里云AnalyticDB PostgreSQL版数据库存储数据，并结合析言GBI产品能力，实现了高效的数据查询与可视化展示。
基于 Qwen Max 底座打造的图谱增强文本生成式任务系统
基于Qwen Max打造的图谱增强文本生成系统，结合知识图谱与生成式AI，具备精准高效的文字生成能力。系统支持文档解析、知识图谱构建、社区检测、复杂关系建模、语义检索、Prompt调优、分布式任务管理等核心功能，广泛适用于多轮对话、摘要生成、文档翻译等任务，满足大规模、高并发的生产需求。
基于qwen max 的知识图谱 指令对比分析 结构 指令 领域 指令差异分析
感谢阿里开发者社区通义千问Qwen技术应用实践征文活动赠予的Qwen Max Token。本文介绍了三种知识图谱抽取模式：只给结构、给结构和领域引导、给结构、领域引导和领域few-shot样本。通过对比“只给结构”和“给结构和领域引导”两种方法，分析了它们在准确性、推理能力、数据覆盖范围和构建成本等方面的优劣。结果显示，领域引导显著提升了知识图谱的准确性和推理能力，但构建成本较高；而只给结构的方法适用于大规模通用文本的快速抽取，但精度较低。选择合适的方法应根据具体应用需求。
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