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轻松搭建AI知识问答系统，阿里云PolarDB MCP深度实践
无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能，还是其特有的OLAP分析与AI能力，通过MCP协议向LLM开放接口后，显著降低了用户使用门槛，更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础
深入理解 RDMA 的软硬件交互机制
本文深入分析了RDMA技术在数据中心高性能网络环境下的工作原理及软硬件交互机制，通过对比传统Kernel TCP，突出了RDMA在减少延迟、提高系统性能方面的优势，同时讨论了其在内存管理、软硬交互方面的关键技术和挑战，为读者提供了全面理解RDMA技术及其应用场景的视角。
为什么 Lettuce 会带来更长的故障时间
本文详述了阿里云数据库 Tair/Redis 将使用长连接客户端在非预期故障宕机切换场景下的恢复时间从最初的 900s 降到 120s 再到 30s的优化过程，涉及产品优化，开源产品问题修复等诸多方面。
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统，结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性，并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件，实现图数据和向量数据的统一存储与检索，提升了RAG系统的性能和效果。
淘天AB实验分析平台Fluss落地实践：更适合实时OLAP的消息队列
淘天集团数据开发团队基于Fluss构建新一代实时数仓，解决数据消费冗余、探查困难及大State运维难题。Fluss融合列存与实时更新能力，支持列裁剪、KV点查、Delta Join及湖流一体，显著降低IO与计算资源消耗，提升作业稳定性与数据探查效率。已在淘天AB实验平台落地，覆盖搜索、推荐等核心业务，通过618大促验证，实现千万级流量、秒级延迟，资源消耗降低30%，State缩减超100TB。未来将持续深化湖仓架构，拓展AI场景应用。
AI 推理场景的痛点和解决方案
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
