本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
本次分享,主题是利用通义灵码提升前端研发效率。分享内容主要包括以下几部分:首先,我将从前端开发的角度介绍对通义灵码的基本认识;其次,我将展示通义灵码在日常研发中的应用案例;然后,我将通过实例说明,良好的设计能够显著提升通义灵码的效果。在第四个部分,我将介绍通义灵码的企业知识库以及如何利用 RAG 构建团队智能研发助手。最后,我将总结本次分享并展望未来方向。
文章探讨了如何利用多模态大模型和工程优化手段提升物流理赔业务效率。核心方案包括:通过多模态RAG技术实现图片查重,结合异步调用方法优化货损识别功能。
Higress MCP Server 新增了 API 认证功能,为 AI 连接提供安全保障。主要更新包括:1) 客户端到 MCP Server 的认证,支持 Key Auth、JWT Auth 和 OAuth2;2) MCP Server 到后端 API 的认证,增强第二阶段的安全性。新增功能如可重用认证方案、工具特定后端认证、透明凭证透传及灵活凭证管理,确保安全集成更多后端服务。通过 openapi-to-mcp 工具简化配置,减少手动工作量。企业版提供更高可用性保障,详情参见文档链接。
本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。
这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。