本文章基于业务实践,总结有关客服质检场景的解决方案和处理经验,为相似场景提供可行的借鉴方法。
本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容,旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手,并通过不同的渠道(如网站、钉钉、微信公众号等)发布这些应用。
本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming)
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写,由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术,可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右,而使用的技术方法却是非常简单。
在今年的SIGMOD会议上,阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award,这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库,本文将介绍这篇论文的具体细节。
本文以阿里云百炼官方文档问答助手为例,介绍如何基于阿里云百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于阿里云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。
在阿里云平台上,您只需十分钟,无需任何编码,即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询,解答各类问题,尤其擅长处理私域问题,从而成为您企业的专属助手,有效提升用户体验及业务竞争力。