本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题,其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理,保障全链路无AK的业务体验,真正做到安全、可控。
本文为大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0,学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams,了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB,通过流存储和流计算的深度结合,看它如何进一步降低流处理使用门槛。
当前,大多数面向 Golang 应用的监控能力主要是通过 SDK 方式接入,需要开放人员手动进行埋点,会存在一定问题。对此,可观测 Go Agent 应运而生。本文介绍的阿里云可观测 Go Agent 方案,能通过无侵入的方式实现应用监控能力。
在本文中,作者介绍了 Lingma SWE-GPT,一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用,特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景,如拍立淘、探一下和诗歌相机,展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。
通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型,拥有320亿参数,性能媲美DeepSeek-R1(6710亿参数)。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行,并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换,涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外,还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能,帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题,提升大模型应用的稳定性和效率。
本文围绕某线上客户部署DeepSeek-R1满血版模型时进行多次压测后,发现显存占用一直上升,从未下降的现象,记录了排查过程。