通义灵码现已全面支持Qwen3，新增智能体模式，具备自主决策、环境感知、工具使用等能力，可端到端完成编码任务。支持问答、文件编辑、智能体多模式自由切换，结合MCP工具与记忆功能，提升开发效率。AI IDE重构编程流程，让开发更智能高效。
在 AI 与云原生融合的趋势下，开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP（模型上下文协议）提供统一的交互规范，简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云，提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式，助力开发者高效部署智能服务，实现快速迭代与云端协同。
SDCon 全球软件技术大会上，阿里云通义灵码团队分享了关于 AI 辅助编码的最新研究与实践，随着 AIGC 技术的发展，软件研发领域将迎来智能化的新高度，助力 DevOps 流程优化，提升研发效率和研发幸福感。
检索增强生成（RAG）结合检索与生成技术，利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型，前者计算文本向量表示，后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型，具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性，显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能，并支持多语言和长文本处理，适用于各种复杂应用场景。
本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。