数据管理进化论：DMS助力企业实现智能Data Mesh
Gartner分析师认为Data Mesh对企业提升数据价值交付效率具有重要意义，阿里云数据管理服务DMS给出了对于Data Mesh的核心思考，包括企业什么时候应该考虑实施Data Mesh，如何解决业务团队素养和意愿问题。结合这些思考，DMS提出了企业可行的落地策略，即企业应以数据价值不断提升为导向，基于元数据驱动的Fabric、AI等能力实现智能Data Mesh，最终形成分布式和集中化的动态平衡，以达到企业数据驱动的最佳状态。
MetaLlama大模型
LLaMA 是一组基础语言模型，参数范围从 7B 到 65B，在大量公开数据上训练而成，性能优异。Llama 2 为 LLaMA 的升级版，参数规模扩大至 70 亿至 700 亿，特别优化了对话功能。Code Llama 基于 Llama 2 开发，专注于代码生成，提供不同参数规模的模型。这些模型可在多种平台上运行，包括官方 API、第三方封装库如 llama.cpp 和 ollama，以及通过 Hugging Face 的 transformers 库使用。此外，还提供了详细的模型申请及使用指南，便于开发者快速上手。相关链接包括 Meta 官方页面和 GitHub 仓库。
基于LangChain手工测试用例转Web自动化测试生成工具
该方案探索了利用大模型自动生成Web自动化测试用例的方法，替代传统的手动编写或录制方式。通过清晰定义功能测试步骤，结合LangChain的Agent和工具包，实现了从功能测试到自动化测试的转换，极大提升了效率。不仅减少了人工干预，还提高了测试用例的可维护性和实用性。
向量数据库技术分享
向量数据库主要用于支持高效的向量检索场景（以图搜图、以文搜图等），通过本次培训可以掌握向量数据库的核心理论以及两种向量索引技术的特点、场景与算法原理，并通过实战案例掌握向量数据库的应用与性能优化策略。
ADB 自适应优化器的神秘抉择：ORCA 优化器究竟在何种场景被选中？
【8月更文挑战第27天】在数据驱动时代，数据库优化对提升系统性能至关重要。ADB（AnalyticDB）的自适应优化器可根据不同场景智能选择最优策略。尤其在处理大规模数据与复杂查询时，ORCA 优化器能有效规划执行路径，提高查询效率。例如，在电商数据库中进行多表关联查询或在金融交易数据库中的高并发查询环境下，ORCA 能精细化优化连接顺序和执行方式，减少数据处理量并避免资源竞争，从而显著提升系统响应能力和整体性能。