预算10万的数据中台大单，把我气笑了…
数据治理的新风向来了：从普惠、低成本的SaaS化敏捷版，到平滑升级可持续演进的数据体系架构，再到智能化DataAgent的加入~
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唤醒数据中台潜力：加速数据飞轮转动，实现数据驱动的秘籍
本文探讨了如何通过数据飞轮激活数据中台的潜力，实现数据驱动的创新。文章分析了数据中台面临的挑战，如数据孤岛和工具复杂性，并提出了建立统一数据治理架构、引入自动化数据管道和强化数据与业务融合等策略。通过实际案例和技术示例，展示了如何利用数据飞轮实现业务增长，强调了数据可视化和文化建设的重要性。旨在帮助企业充分挖掘数据价值，提升决策效率。
基于 LangChain 的自动化测试用例的生成与执行
本章节详细介绍了如何利用人工智能技术自动化完成Web、App及接口测试用例的生成与执行过程，避免了手动粘贴和调整测试用例的繁琐操作。通过封装工具包与Agent，不仅提升了测试效率，还实现了从生成到执行的一体化流程。应用价值在于显著节省时间并提高测试自动化水平。
深入浅出 LangChain 与智能 Agent：构建下一代 AI 助手
我们小时候都玩过乐高积木。通过堆砌各种颜色和形状的积木，我们可以构建出城堡、飞机、甚至整个城市。现在，想象一下如果有一个数字世界的乐高，我们可以用这样的“积木”来构建智能程序，这些程序能够阅读、理解和撰写文本，甚至与我们对话。这就是大型语言模型（LLM）能够做到的，比如 GPT-4，它就像是一套庞大的乐高积木套装，等待我们来发掘和搭建。
ADB各种操作指令详解大汇总
这篇文章提供了ADB（Android Debug Bridge）的详细操作指令汇总，包括设备管理、应用操作、日志查看、文件操作、屏幕截取与录制、Shell命令使用等。
重磅发布！AI 驱动的 Java 开发框架：Spring AI Alibaba
随着生成式 AI 的快速发展，基于 AI 开发框架构建 AI 应用的诉求迅速增长，涌现出了包括 LangChain、LlamaIndex 等开发框架，但大部分框架只提供了 Python 语言的实现。但这些开发框架对于国内习惯了 Spring 开发范式的 Java 开发者而言，并非十分友好和丝滑。因此，我们基于 Spring AI 发布并快速演进 Spring AI Alibaba，通过提供一种方便的 API 抽象，帮助 Java 开发者简化 AI 应用的开发。同时，提供了完整的开源配套，包括可观测、网关、消息队列、配置中心等。