CAP：Serverless + AI 让应用开发更简单
对于众多开发者而言，Serverless 架构的核心优势在于其能够无缝集成多种云产品与组件，从而使得开发者可以更加专注于核心业务逻辑和创新。此外，Serverless 架构还提供了按量付费的灵活计费模式，进一步降低了资源成本。使用云应用开发平台 CAP，在 AI 领域，企业就可以专注于模型训练、算法优化等关键任务，让 AI 应用的开发、部署以及全生命周期的管理更加简单。可以预见 Serverless 技术将催生一系列创新且有趣的应用，而这些应用将不断拓展 AI 技术的边界。
《主动式智能导购 AI 助手构建》解决方案评测
在部署《主动式智能导购 AI 助手构建》解决方案时，需关注以下四方面：
1. **引导与文档支持**：官方应提供细致、易懂的引导步骤，涵盖环境搭建、模块配置及常见问题解答。遇到错误及时截图反馈。
2. **原理与架构理解**：深入探究智能导购的工作原理和系统架构，从前端到后端各层运作机制，明确模块职责与扩展性。
3. **关键技术洞察**：理解百炼大模型和函数计算的应用，确保其适配场景并高效运行，通过截图反馈技术难题。
4. **生产环境评估**：评估方案在实际业务中的适用性，如安全防护和数据接入指导，确保高并发下的稳定性和全面性。
认真评测这些要点，助力方案持续优化。
活动实践 | AI智能体实时语音互动
AI智能体实时语音互动方案提供端到端的实时音频交互，用户通过终端SDK与云端AI智能体进行音频通话。AI智能体接收音频输入，依据预定义工作流处理并生成响应，通过ARTC网络推送结果。该方案支持灵活编排AI组件如语音转文字、大语言模型等，确保高可用、低延迟的通信体验。用户可轻松创建和管理智能体及实时工作流，实现高效对话，并可通过示例网站体验功能。
解决方案评测：主动式智能导购AI助手构建
作为一名数据工程师，我体验了主动式智能导购AI助手构建解决方案，并进行了详细评测。该方案通过百炼大模型和函数计算实现智能推荐与高并发处理，部署文档详尽但部分细节如模型调优需改进。架构设计清晰，前端支持自然语言处理与语音识别，中间件确保实时数据同步。生产环境部署顺畅，但在系统监控方面可进一步优化。总体而言，该方案在零售行业具有显著应用潜力，值得尝试。
尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享，主题为“尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分：1) Serverless技术价值，介绍其发展趋势及优势；2) Serverless函数计算与AI的结合，探讨两者融合的应用场景；3) Serverless函数计算AIGC应用方案，展示具体的技术实现和客户案例；4) 业务初期如何降低使用门槛，提供新用户权益和免费资源。通过这些内容，帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
云端问道9期实操教学
本节介绍SAE产品的部署方式，分为一键部署和手动部署。一键部署通过阿里云ROS平台快速拉起高可用方案所需资源，适合快速搭建环境；手动部署则需进入SAE控制台进行详细配置，适用于自定义应用部署。两者均支持多种部署方式，如源码仓库、镜像等，并提供灵活的资源配置选项。部署完成后需及时删除资源以避免费用产生。SAE支持HTTP和HTTPS协议，适合长时间运行的微服务和Web应用，而FC（函数计算）更适合短时、高并发的任务处理。
《主动式智能导购AI助手构建》解决方案用户评测
《主动式智能导购AI助手构建》提供了详尽的文档支持，涵盖环境准备、配置项设置等，配有图表和实例代码，适合新手上手。部署中遇到环境变量设置和网络连接问题，通过官方文档与技术支持解决。建议增加FAQ内容及错误日志说明。该方案采用Multi-Agent架构，结合百炼大模型和函数计算，实现精准推荐和高效响应。生产环境部署指导基本满足需求，但需加强异常处理指导。整体而言，此解决方案创新实用，推动电商领域发展。
云端问道9期方案教学
本文介绍了Serverless的发展历程及SAE（Serverless Application Engine）产品。首先，回顾了云计算从物理机、虚拟机到容器化再到Serverless的演进过程，并解释了Serverless的核心特点：无需管理底层资源、自动弹性伸缩、聚焦业务价值。接着，详细介绍了SAE的功能与优势，包括简化部署流程、支持多种弹性策略和提供丰富的运维工具。SAE的收费模式主要基于CPU和内存使用量，辅以请求数和流量计费，用户可以选择按量付费或预付费资源包。最后，通过极氪汽车、南瓜电影、视野数科和SKG等实际案例，展示了SAE在不同行业的应用效果。
快递员送包裹与一致性哈希的关系
一致性哈希（Consistent Hashing）是一种用于分布式系统中数据分布和负载均衡的哈希技术。通过构建哈希环，将节点和数据映射到环上，实现动态扩展和高容错。具体步骤包括：1. 构建哈希环；2. 分配快递员；3. 分配快递包裹；4. 增加或减少节点时，仅需重定位少量数据，减少迁移成本。虚拟节点的引入进一步提高了数据分布的均匀性。