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【算法精讲系列】MGTE系列模型，RAG实施中的重要模型
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。
通义灵码使用安装教程，3 分钟快速上手体验
通义灵码，是阿里云与通义实验室联合出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。目前个人版免费使用。
通义千问API：找出两篇文章的不同
本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具，我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬，并且我们提供了一种批处理文档比对的方案
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
阿里云百炼应用实践系列-10分钟构建能主动提问的智能导购
通过使用“百炼”平台，您可以快速构建一个多代理（Multi-Agent）架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求，收集详细信息后，利用“百炼”的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索，为顾客推荐最合适的产品。
阿里云百炼应用实践系列-基于LlamaIndex的文档问答助手
本文以百炼官方文档问答助手为例，介绍如何基于百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于百炼平台的底座能力，以官方帮助文档为指定知识库，搭建了问答服务，支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】，涵盖本月产品和功能发布、活动，应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云百炼产品的最新动态。
