本文阐述了阿里云表格存储（Tablestore）如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求，尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。
为增强对 Python 应用，特别是 Python LLM 应用的可观测性，阿里云推出了 Python 探针，旨在解决 LLM 应用落地难、难落地等问题。助力企业落地 LLM。本文将从阿里云 Python 探针的接入步骤、产品能力、兼容性等方面展开介绍。并提供一个简单的 LLM 应用例子，方便测试。
API First 开发模式的核心在于：以 API 为先，将其视为“头等公民”，在构建应用、服务及集成之前，应优先定义并设计 API 及其配套。API First 作为一种相对较新的开发模式，它已逐渐流行并获得业内的广泛认可。
阿里云数据可视化产品DataV团队一直在三维交互领域进行前沿探索，为了解决LLMs与3D结合的问题，近期在虚幻引擎内结合通义千问大模型家族打造了一套基于LLM的实时可交互3D世界方案，通过自然语言来与引擎内的3D世界进行交互。
本文介绍了如何结合阿里云百炼和魔笔平台，快速构建一个智能化的专属知识空间。通过利用DeepSeek R1等先进推理模型，实现高效的知识管理和智能问答系统。 5. **未来扩展**：探讨多租户隔离、终端用户接入等高级功能，以适应更大规模的应用场景。 通过这些步骤，用户可以轻松创建一个功能全面、性能卓越的知识管理系统，极大提升工作效率和创新能力。
文章探讨了如何利用多模态大模型和工程优化手段提升物流理赔业务效率。核心方案包括：通过多模态RAG技术实现图片查重，结合异步调用方法优化货损识别功能。
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡，更将性能调优和场景适配做到了极致，解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块，SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力，为用户提供更加强大、灵活的技术支持。
