官方博客-阿里云开发者社区

  • Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍

    通过Hologres+Flink构建易用、统一的企业级实时数仓。

  • 2024-09-03
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    一文详解容器技术简介和基本原理

    本文全面阐述了容器技术的发展历程、关键技术、架构和当前的行业生态,特别是容器技术在云环境中的应用和演进。

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  • 2024-12-20
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    Redis是如何建立连接和处理命令的

    本文主要讲述 Redis 是如何监听客户端发出的set、get等命令的。

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  • 2024-12-11
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    Fluss:面向实时分析设计的下一代流存储

    本文整理自阿里云智能 Flink SQL和数据通道负责人、Apache Flink PMC 伍翀(花名:云邪)老师,在 Flink Forward Asia 2024 主会场的分享。主要分享了一种专为流分析设计的新一代存储解决方案——Fluss,并由阿里巴巴开源委员会副主席王峰先生,在 FFA 2024 现场进行了 Fluss 项目的开源。

  • 2024-12-13
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    从大数据到大模型:如何做到“心无桎梏,身无藩篱”

    在大数据和大模型的加持下,现代数据技术释放了巨大的技术红利,通过多种数据范式解除了数据的桎梏,使得应用程序达到了“心无桎梏,身无藩篱”的自在境界,那么现代应用有哪些数据范式呢?这正是本文尝试回答的问题。

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  • 2023-10-12
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    LangChain+通义千问+AnalyticDB向量引擎保姆级教程

    本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例,从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践,给大家快速落地AIGC应用提供参考。

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    拥抱Data+AI|“全球第一”雅迪如何实现智能营销?DMS+PolarDB注入数据新活力

    针对雅迪“云销通App”的需求与痛点,本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案,助力销售人员高效用数,全面提升销售管理效率。

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    GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践

    本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。

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