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智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(四)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答和纠错
本文介绍如何基于RAG实现知识库问答系统的输入内容纠错功能。通过加载本地知识库、构建向量数据库，结合大语言模型对输入文本进行检索比对与纠错优化，提升问答准确性。
阿里云百炼X支付宝：「AI打赏」功能上线，Agent变现更灵活🎉🎉🎉
阿里云百炼平台联合支付宝，推出业内首个Agent「AI打赏」功能，开发者可为应用一键配置赞赏功能，用户打赏金额将直接转入开发者支付宝账户，助力快速变现。
通义大模型千问3助力B站，在618期间，商单成交效率提升5倍+
B站接入通义千问Qwen3等模型打造智能体InsightAgent，提升商业平台“花火”和“必达”的效率。花火实现商单成交效率提升5倍以上，必达数据洞察效率提升3倍以上，推动分钟级投放决策。
[架构思考] 咱们写Prompt的姿势，是不是该换换了？
本文想聊聊现在 Prompt 工程里的“内卷”怪象，并扔出一个可能的新玩法。我会把现在主流的 Prompt 写法，跟咱们码农都懂的“过程式编程”做个类比，扒一扒它在搞复杂 Agent 时的局限。然后，我会介绍一种基于“状态驱动”的“涌现式 Prompt”思路，并用一个叫《自衍体》的开源项目当例子，拆解一下它的技术实现。目的很简单，就是给想搞高级 AI Agent 的兄弟们，提供一个新思路。
优化通义大模型推理性能：企业级场景下的延迟与成本削减策略
本文基于金融、电商、医疗等领域的实战经验，深入探讨通义千问等大模型的推理优化技术栈。从计算图优化、批处理策略、量化压缩到系统架构四个维度展开，结合Python代码示例与压力测试数据，提供企业级解决方案。针对延迟敏感、高吞吐及成本敏感场景，分析性能瓶颈并提出算子融合、动态批处理、混合精度量化等方法，同时设计分布式推理架构与冷启动优化策略。通过案例展示，如电商大促场景优化，实现峰值QPS提升6.5倍、P99延迟降低53%、月度成本下降62%。文章还提供优化实施路线图，助力企业分阶段落地技术方案。
通义大模型与现有企业系统集成实战《CRM案例分析与安全最佳实践》
本文档详细介绍了基于通义大模型的CRM系统集成架构设计与优化实践。涵盖混合部署架构演进（新增向量缓存、双通道同步）、性能基准测试对比、客户意图分析模块、商机预测系统等核心功能实现。同时，深入探讨了安全防护体系、三级缓存架构、请求批处理优化及故障处理机制，并展示了实时客户画像生成和动态提示词工程。通过实施，显著提升客服响应速度（425%）、商机识别准确率（37%）及客户满意度（15%）。最后，规划了技术演进路线图，从单点集成迈向自主优化阶段，推动业务效率与价值持续增长。
利用通义大模型构建个性化推荐系统——从数据预处理到实时API部署
本文详细介绍了基于通义大模型构建个性化推荐系统的全流程，涵盖数据预处理、模型微调、实时部署及效果优化。通过采用Qwen-72B结合LoRA技术，实现电商场景下CTR提升58%，GMV增长12.7%。文章分析了特征工程、多任务学习和性能调优的关键步骤，并探讨内存优化与蒸馏实践。最后总结了大模型在推荐系统中的适用场景与局限性，提出未来向MoE架构和因果推断方向演进的建议。
基于通义大模型的智能客服系统构建实战：从模型微调到API部署
本文详细解析了基于通义大模型的智能客服系统构建全流程，涵盖数据准备、模型微调、性能优化及API部署等关键环节。通过实战案例与代码演示，展示了如何针对客服场景优化训练数据、高效微调大模型、解决部署中的延迟与并发问题，以及构建完整的API服务与监控体系。文章还探讨了性能优化进阶技术，如模型量化压缩和缓存策略，并提供了安全与合规实践建议。最终总结显示，微调后模型意图识别准确率提升14.3%，QPS从12.3提升至86.7，延迟降低74%。
通义大模型在文档自动化处理中的高效部署指南（OCR集成与批量处理优化）
本文深入探讨了通义大模型在文档自动化处理中的应用，重点解决传统OCR识别精度低、效率瓶颈等问题。通过多模态编码与跨模态融合技术，通义大模型实现了高精度的文本检测与版面分析。文章详细介绍了OCR集成流程、批量处理优化策略及实战案例，展示了动态批处理和分布式架构带来的性能提升。实验结果表明，优化后系统处理速度可达210页/分钟，准确率达96.8%，单文档延迟降至0.3秒，为文档处理领域提供了高效解决方案。
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