本次分享意在帮助用户更加全面、深入地了解百炼的核心产品能力,并通过实际操作学会如何快速将大模型与自己的系统及应用相结合。主要包括以下三个方面: 1. 阿里云百炼产品定位和能力简介 2. 知识检索 RAG 智能体应用能力和优势 3. 最佳落地案例实践分享
在 2.0 阶段,我们目标是实现面向任务的协同编码模式,人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中,人的实际工作量开始减轻,AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
如何充分发挥 SQL 能力,是本篇文章的主题。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式,有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能,是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上,针对数据实时入湖场景,对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对,并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证,用更小规模的模型达到更好的效果。
Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型,有如下几个特点
Dataphin v3.13引入了跨节点参数功能,允许任务间传递消息。输出节点(如SQL、Shell、Python任务)能输出参数,输入节点可以接收并使用这些参数。此功能解决了通过公共存储中转消息的复杂性和低效问题。应用场景包括:金融企业的币种转换,其中汇率任务(输出节点)提供汇率,转换任务(输入节点)使用该汇率;以及产品目录更新检查,通过跨节点参数控制是否需要执行数据导入任务。用户可以通过任务编辑器设置和传递跨节点参数,并在运维中进行补数据操作。
在本文中,我们将深入探讨为何选择 iLogtail,以及它在 SPL 数据处理方面相较于 Logstash 有何独特优势。通过对比这两款工具的架构、性能以及功能,我们希望能够揭示 iLogtail 如何在日益复杂的日志处理需求中脱颖而出,帮助您做出明智的技术选择。