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通义灵码2.5来袭！MCP 功能直接让开发效率提升300%（附实战案例）
通义灵码2.5是阿里云推出的AI编码助手，以智能协作为核心，深度融合开发全流程。其三大升级点包括：编程智能体实现任务自主规划、MCP工具生态支持自然语言生成SQL、记忆进化系统个性化适配开发者习惯。通过自然语言即可完成数据库操作、代码生成与优化，大幅提升开发效率。此外，还具备工程级变更管理、多文件协同编辑及版本控制功能，适用于多种IDE环境，为企业提供安全高效的开发解决方案。
【MCP教程系列】阿里云百炼xChatPPT，5分钟轻松搞定PPT
通过阿里云百炼平台结合ChatPPT，只需简单四步即可快速生成专业PPT。
《生成式引擎优化（GEO）服务商选择指南》：让AI大模型主动推荐你
GEO（生成式引擎优化）是针对AI生成式搜索引擎的优化策略，旨在让企业信息在AI回答中优先呈现，实现“无点击曝光”。与传统SEO不同，GEO强调语义理解、权威内容和结构化数据，提升品牌在AI推荐中的可见性与可信度。企业需关注GEO服务商的技术实力、行业匹配度、服务流程完整性等维度，确保优化效果。
【MCP教程系列】如何自己打包MCP服务并部署到阿里云百炼上
本文章以阿里云百炼的工作流为例，介绍如何将其封装为MCP服务并部署到平台。主要步骤包括：1）使用Node.js和TypeScript搭建MCP服务；2）将项目打包并发布至npm官方平台；3）在阿里云百炼平台创建自定义MCP服务；4）将服务添加到智能体中进行测试。通过这些步骤，您可以轻松实现工作流的MCP化，并在智能体中调用自定义服务。
通过API调用通义千问时出现DataInspectionFailed的解决办法（玄学版）
在使用qwen-plus API进行长文本翻译时，遇到了DataInspectionFailed错误，提示输入数据可能包含不当内容。尽管确认文本无敏感内容，但误判依然发生。通过将每个分段的字符数从1000降低到700，问题得以解决。建议在处理长文本时，减少每次请求的字符数以避免误判。
通义大模型使用指南之通义千问
本文介绍了如何注册并使用通义大模型，该平台提供了通义千问、通义万相和通义听悟三大功能。通义千问包含对话和百宝箱两个子功能。在对话中，用户需按照特定格式提问，如设定角色、背景等，但实际体验中，回复可能不够理想。百宝箱提供不同场景的应用，如健身教练和办公助理。通过示例展示了健身计划的生成，但与专业教练相比仍有差距。对于职场问题，通义千问的回答显得较为通用，难以满足个性化需求。
使用Qwen2.5+SpringBoot+SpringAI+SpringWebFlux的基于意图识别的多智能体架构方案
本项目旨在解决智能体的“超级入口”问题，通过开发基于意图识别的多智能体框架，实现用户通过单一交互入口使用所有智能体。项目依托阿里开源的Qwen2.5大模型，利用其强大的FunctionCall能力，精准识别用户意图并调用相应智能体。
核心功能包括：
- 意图识别：基于Qwen2.5的大模型方法调用能力，准确识别用户意图。
- 业务调用中心：解耦框架与业务逻辑，集中处理业务方法调用，提升系统灵活性。
- 会话管理：支持连续对话，保存用户会话历史，确保上下文连贯性。
- 流式返回：支持打字机效果的流式返回，增强用户体验。
感谢Qwen2.5系列大模型的支持，使项目得以顺利实施。
用 LangChain4j+Ollama 打造 Text-to-SQL AI Agent，数据库想问就问
本文介绍了如何利用AI技术简化SQL查询操作，让不懂技术的用户也能轻松从数据库中获取信息。通过本地部署PostgreSQL数据库和Ollama模型，结合Java代码，实现将自然语言问题自动转换为SQL查询，并将结果以易懂的方式呈现。整个流程简单直观，适合初学者动手实践，同时也展示了AI在数据查询中的潜力与局限。
Qwen模型角色扮演最佳实践
角色扮演大模型通过模拟特定角色的行为、语言风格和情感表达，实现高度拟人化和定制化的互动体验。与传统通用模型相比，角色扮演模型在语言风格、性格特征和情绪反应上更加细腻，提供更真实的交互体验。本文介绍了如何通过system prompt、few-shot学习和微调等技术实现大模型的拟人化，包括使用阿里云百炼平台进行角色扮演测试，以及如何通过合成数据和Lora微调提高模型的表演效果。最终，展示了如何通过优化数据质量和训练策略，显著提升角色扮演模型的表现。
给AI装上一个'超级大脑'：信息检索如何改变RAG系统的游戏规则
从传统检索方法到现代向量检索，通过一个购物助手的故事，直观展示了不同检索技术的原理与应用。学会这些技巧，让你的AI不再是「记忆只有金鱼长度」的大模型！
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