基于原始的阿里云计算平台产技文档,搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地,将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%,答疑采纳率70+%,显著提升答疑效率。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
鸿蒙操作系统(HarmonyOS)上的日志服务(SLS)SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力,旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。
本文将用通俗易懂的语言,带你从战略(宏观)和战术(微观)两个层次掌握大模型提示词的常见技巧,真正做到理论和实践相结合,占领 AI 运用的先机。
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节,其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战,模型训练环节需解决推理准确性问题,AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战,阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力,并升级数据索引功能支持向量检索,助力构建多模态检索应用。此外,还介绍了Serverless数据处理方案,可日均处理百亿级别文件,通过OSS数据索引能力,客户能快速构建RAG检索增强,同时实现多模态检索的搭建,显著提升AI应用的效能和用户体验。
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性,能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器,Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要,因为大模型通常需要大量的计算资源,而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
prompt工程不需要复杂的编程知识,人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程,不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成,不涉及图像等领域。