重塑AI数据流：PolarDB IMCI原生向量能力深度解析
PolarDB IMCI通过将向量索引与Embedding能力深度集成至数据库内核，构建多模态混合检索架构，实现向量数据全生命周期管理。开发者仅需熟悉SQL即可完成AI应用开发，显著降低技术栈分裂带来的开发、运维及使用成本，提升效率与实时性。
10分钟零代码，0元立即部署OpenAI开源模型 GPT-OSS
8月，OpenAI推出开源模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，在多项测试中表现优异，甚至超越GPT-4o等模型。为方便用户部署，阿里云人工智能平台PAI提供一键部署方案，无需编码，可免费体验。用户可通过Model Gallery快速部署模型并使用Cherry Studio客户端进行对话体验。
拥抱 AGI 时代的中间层⼒量：AI 中间件的机遇与挑战
大模型正加速演进，推动AI从能力跃迁走向生态开放。模型能力持续提升，从语言理解、多模态处理到深度推理和工具调用，逐步逼近通用人工智能（AGI）。同时，开源模型崛起，降低AI开发门槛，促进产业智能化。AI应用也从聊天机器人迈向具备自主行动能力的智能体（Agent），实现任务自动化与组织级智能。而AI中间件作为连接模型与应用的关键层，将在上下文管理、记忆处理、工具扩展、多Agent协作等方面发挥核心作用，助力AI落地与规模化发展。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。