基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。
飞天5K实战经验：大规模分布式系统运维实践
传统的运维人员通常只面对几十或者上百台的服务器，但在大规模分布式集群中，运维人员面临工作任务明显不同。本文分别阐述服务器数量激增，要求提升全局掌控能力，如何实现系统的自我保护和自动化恢复，大规模与精细化平衡，以及需要开发和运维更加紧密合作等方面，通过对真实数据进行分析和预测，将判断失误概率降到最低。
数据湖 VS 数据仓库之争？阿里提出大数据架构新概念：湖仓一体
随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设，将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析，来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体，并就基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。
基于DataWorks搭建新零售数据中台
文章作者：许日（欢伯），在2016年盒马早期的时候，转到盒马事业部作为在线数据平台的研发负责人，现任阿里云计算平台DataWorks建模引擎团队负责人。
文章简介：本篇文章向大家分享新零售企业如何基于DataWorks搭建数据中台，从商业模式及业务的设计，到数据中台的架构设计与产品选型，再到数据中台搭建的最佳实践，最后利用数据中台去反哺业务，辅助人工与智能的决策。
内容贡献：李启平（首义），盒马从初创至今的数据研发负责人，有非常资深的数仓及数据中台建设的经验，原阿里巴巴国际业务数仓负责人。