官方博客-第13页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    深度剖析 RocketMQ 5.0,IoT 消息:物联网需要什么样的消息技术?

    本文来学习一个典型的物联网技术架构,以及在这个技术架构里面,消息队列所发挥的作用。在物联网的场景里面,对消息技术的要求和面向服务端应用的消息技术有什么区别?学习 RocketMQ 5.0 的子产品 MQTT,是如何解决这些物联网技术难题的。

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  • 2024-05-15
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    All in One:Prometheus 多实例数据统一管理最佳实践

    当管理多个Prometheus实例时,阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案,两者在不同场景下各有优劣。

  • 2024-05-15
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    Higress 全新 Wasm 运行时,性能大幅提升

    本文介绍 Higress 将 Wasm 插件的运行时从 V8 切换到 WebAssembly Micro Runtime (WAMR) 的最新进展。

  • 2024-05-15
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    得物 ZooKeeper SLA 也可以 99.99%丨最佳实践

    在本文中,作者探讨了ZooKeeper(ZK)的一个内存占用问题,特别是当有大量的Watcher和ZNode时,导致的内存消耗。

  • 2024-09-03
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    面向OpenTelemetry的Golang应用无侵入插桩技术

    文章主要讲述了阿里云 ARMS 团队与程序语言与编译器团队合作研发的面向OpenTelemetry的Golang应用无侵入插桩技术解决方案,旨在解决Golang应用监控的挑战。

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  • 2024-09-04
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    【算法精讲系列】MGTE系列模型,RAG实施中的重要模型

    检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。

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  • 2024-12-06
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    【阅读十分钟,百分百成功】——通过大模型实现对客服回答的质量评估

    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。

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  • 2025-04-23
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    十几行代码实现 Manus,Spring AI Alibaba Graph 快速预览

    Spring AI Alibaba Graph 的核心开发已完成,即将发布正式版本。开发者可基于此轻松构建工作流、智能体及多智能体系统,功能丰富且灵活。文章通过三个示例展示了其应用:1) 客户评价处理系统,实现两级问题分类与自动处理;2) 基于 ReAct Agent 的天气预报查询系统,循环执行用户指令直至完成;3) 基于 Supervisor 多智能体的 OpenManus 实现,简化了流程控制逻辑并优化了工具覆盖度。此外,还提供了运行示例的方法及未来规划,欢迎开发者参与贡献。

  • 2025-08-07
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    Function AI 助力用户自主开发 MCP 服务,一键上云高效部署

    在 AI 与云原生融合的趋势下,开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP(模型上下文协议)提供统一的交互规范,简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云,提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式,助力开发者高效部署智能服务,实现快速迭代与云端协同。

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