AI 助理
备案控制台

京海高启强_个人页

京海高启强
个人头像照片
文章
4
问答
125
视频
0

个人介绍

暂无个人介绍

擅长的技术

获得更多能力
通用技术能力：
  • Linux
    初级

    能力说明：

    掌握计算机基础知识，初步了解Linux系统特性、安装步骤以及基本命令和操作；具备计算机基础网络知识与数据通信基础知识。

    获取记录：

    • 2024-12-18 在 大学考试 大学/社区-用户参加考试
    • 2024-12-18 在 大学考试 Linux运维初级 大学/社区用户通过技能测试
    • 2023-10-13 在 大学考试 Linux运维初级 大学参加技能测试未通过
云产品技术能力：

阿里云技能认证

详细说明

暂无更多信息
暂无更多信息
  • 发表了文章 2024-12-26

    《多模态数据信息提取》解决方案评测报告

  • 发表了文章 2024-12-18

    MaxCompute MaxFrame 产品评测报告

  • 发表了文章 2024-12-18

    构建全天候自动化智能导购助手：从部署者的视角审视Multi-Agent架构解决方案

  • 发表了文章 2024-12-18

    云服务诊断工具评测报告

正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
  • 回答了问题 2025-12-05

    12月冬日咖啡礼｜阿里云 AI 体验馆邀你来体验

    刚在阿里云 AI 体验馆试了 “音视频总结”，真的好用！上传一段 20 分钟的会议录音，30 秒出全文 + 重点摘要，还能中英双语切换——省了我手动记纪要的两小时。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-12-05

    12月冬日咖啡礼｜大模型解决方案邀你来体验

    最近用阿里云百炼搭了个内部问答机器人，上传PDF、选模型、点几下，10分钟上线，钉钉里直接能用。没写代码，效果还行——问年假、报销基本答得准。 优点：上手快、集成方便、适合快速验证。小建议：费用预估再清楚点，提示词调整别那么绕。 不是托，纯真实体验。想试试大模型落地的，值得一玩
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-12-01

    向量检索+大模型推理：DB+AI 如何构建 RAG 智能知识系统？

    阿里云 PolarDB 一体化 RAG 方案亮点突出： 架构简化：向量、业务数据、AI 推理统一存储，免去外部向量库和同步复杂度。开发便捷：原生 SQL 支持向量检索，无需新工具或 SDK。性能高效：IMCI 向量索引 + 内置 AI 节点，实现低延迟闭环推理。运维省心：云原生、按量付费，弹性伸缩，降低成本。建议：后续可增加多模态向量支持，并提供开箱即用的 RAG 模板，进一步降低使用门槛。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-10-27

    当Supabase遇上RDS——如何高效构建轻量级应用？

    体验了阿里云 RDS Supabase，确实提升了开发效率。 用它快速搭了一个知识管理工具，认证、API 和数据库全托管，省去了大量基建时间。向量数据库集成也方便，直接支持 AI 语义检索，不用额外运维。 几点建议： Function AI 调试不够直观，日志查看不便；希望增加微信登录、短信验证等本土化示例；权限管理可考虑可视化配置。总体体验很好，适合 MVP 快速验证，期待更多 AI 场景模板。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-10-13

    如何用"乐高式开发"实现前后端分离？

    阿里云前后端分离架构实践：效率与成本双优体验 我们公司将电商平台从传统单体架构，基于阿里云升级为前后端分离，过程有收获也有教训，核心体验很直观： 1. 集成与部署最初前端 Vue3 与后端微服务对接时，跨域、鉴权问题频发。按阿里云方案接入 API 网关后，统一了域名和权限控制，前端只需调网关接口，跨域靠网关配置 CORS 解决，接口适配时间直接减半。部署上，前端静态资源存 OSS 配 CDN，加载速度提升明显；后端用 ACK 容器化部署，打包镜像后控制台点几下就能上线，不用再手动操作服务器，独立部署终于落地。 2. 踩坑与避坑曾因没给 RDS 加 ACK 网段白名单，导致服务连不上数据库；也因 OSS 没设防盗链，遭遇资源盗用。后来发现阿里云方案文档里早有“最佳实践”，跟着配置后少走很多弯路，建议初期一定要仔细看文档，或咨询技术顾问。 3. 最终收益现在前端改页面前端自己发，后端加服务直接扩容，迭代速度翻倍；ACK 自动扩缩容让服务器成本省了 30%；CloudMonitor 监控全链路，去年双十一高峰也没宕机。 小建议：先拿小模块（如用户中心）试点，跑通流程再推广，风险更低。整体而言，阿里云的方案确实让前后端分离转型更顺，效率和稳定性都超出预期。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-09-22

    Data Agent for Meta能否成为企业级“数据大脑”？

    Data Agent for Meta 怎么破 AI Agent “三大困境”？ 看不懂业务语义：靠 DMS OneMeta 体系打底，把企业数据的元数据捋顺，给数据标上明确业务含义，自然能把人说的话和实际业务数据对上。找不到精准数据：智能体技术会顺着需求搜，再加上元数据管着数据来源、用途这些，不用在海量数据里瞎找，要啥数据能快速定位。不敢执行操作：虽然没明说，但作为企业级工具，大概率会有安全合规设计，比如操作权限控制、操作记录追溯，按规矩来，执行操作就有底气。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-09-04

    如何让 Dify on DMS 助力智能应用开发？

    1、传统开发痛点与Dify的解决价值 传统智能应用开发的核心痛点是环境割裂、数据流转低效：模型、数据库、业务逻辑需单独部署，配置复杂；数据存云端、模型开发在本地，既不安全又断链路。 Dify可直接破解：与DMS集成实现“数据库+AI”一站式开发，不用切换组件；靠AI技术自动管理数据流转，避免人工搬运损耗，聚焦核心业务，提效明显。 2、Dify on DMS质检体验与建议 体验感受：质检效率高、落地快，自动分析客服对话生成质控报告，替代手动审核；35分钟部署完，低成本易上手。 建议： 新增客户情绪分析维度；优化多角色协作权限，提升衔接效率。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-09-03

    “数据超人”MCP工具，到底是怎么让数据‘燃’起来的？

    体验： 使用过MCP 赋能可视化 OLAP 智能体应用之后，感受真的就是省心省事，方便易用。以前写SQL语句、导数据、画图要半天，现在直接输入“查上月华东各产品销售额，按周画折线图”，几秒就生成好了图表，都不用写代码。 亮点： • 自然语言转SQL准确；• 图表一键生成；• 数据链路全打通。 建议： 支持图表下钻操作：希望点击图表中的某一数据（如折线图里某一周的销售额）时，能直接下钻查看该数据的明细（比如该周各产品的具体销量、客户分布），无需重新发起查询。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-08-12

    Kimi-K2-Instruct 开了挂一般的推理和调用，底层魔法是什么？

    Kimi-K2-Instruct推理起来思路特清楚，复杂问题也能一步步理明白。调用工具也灵活，该用啥、怎么用，都挺顺的。关键是好上手，不用懂代码，几分钟就能弄好，还可能不花钱，不管是企业用还是自己试试，都挺值的。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-08-04

    ODPS 的下一个15年，大数据将迎来春天还是寒冬？

    参与ODPS 十五周年开发者庆典，讨论你认为 ODPS 能否能在 AI 时代引领数据革命？你希望它优先突破哪些能力？ ODPS 有望引领 AI 时代数据革命，其海量数据处理能力、湖仓一体架构与企业级经验，契合 AI 对数据驱动的核心需求。 建议优先突破： AI 原生的数据预处理与特征工程自动化，降低模型训练数据准备成本；大数据与 AI 算力协同调度，优化资源效率与成本；低代码化大数据 AI 一体化开发环境，降低技术门槛。 抓住 “数据赋能 AI” 的核心，ODPS 可成为 AI 时代数据革命的关键推动者。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-08-04

    如何利用 AI 提升数据库运维效率？

    聊一聊你希望 AI 运维工具需要哪些能力？如何定义 AI 自动执行的边界？在哪些场景下必须保留人工确认环节？ 期望的核心能力： 全链路异常预测与精准根因定位；常规问题自动化优化（如索引调整）；跨场景适配与可解释性决策。 AI 自动执行边界： 限于低风险、规则明确的操作，如日志清理、已知类型慢 SQL 优化、预设范围内的资源弹性调整。 必须保留人工确认的场景： 涉及数据安全（如批量删除、权限变更）；影响核心业务连续性（如主从切换、限流）；未知故障或高成本操作（如大规模扩容）。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-05-19

    Dify与传统开发工具，你会选择哪一个？

    我选择传统开发工具，因为它拥有成熟的社区生态和丰富的第三方库支持。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-22

    职场钝感力，是“反抗”还是“妥协”？

    作为一种自我保护机制，有时直接表达不满可能导致职场关系紧张。通过培养一定的钝感力，可以在不影响工作的前提下，避免不必要的冲突，维护和谐的工作氛围。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-22

    人脸识别“进化”，你最感兴趣的使用场景有哪些？

    我比较感兴趣的地方就是小区安防，使用人脸识别就可以不带门禁
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-22

    MCP Agent是如何加速AI应用或工作流的开发？

    MCP协议就像是一个“翻译官”，让AI大模型和外部的数据、工具能够轻松“对话”。它制定了一套统一的规则，解决了不同组件之间沟通不畅的问题。这样一来，开发者就不用花时间去处理繁琐的数据对接和兼容性问题，可以专心搞核心算法和业务逻辑，开发效率自然就提高了。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-09

    真人配音与AI创作有声读物，如何和谐共存？

    体验“一键创作AI有声绘本”后，我觉得真人配音与AI创作有声读物存在平衡点。AI效率高、成本低，适合简单大量内容；真人配音情感与艺术强，适用于需细腻演绎的作品。可分工合作，AI做基础，真人优化，也能用技术提升 AI情感力，实现两者和谐共存。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-09

    工作以来，哪件“麻烦事”现在看是你成长的关键？

    公司业务大规模扩展，新老系统并行。某天深夜，核心业务服务器性能瓶颈，CPU 与内存告急，业务受影响。我入职不久，内心慌乱。和团队排查，查日志、检硬件、析流量，发现新功能模块代码漏洞致资源耗尽。联系开发修复，调资源关服务。这次经历提升我专业力，让我学会协作与抗压，是关键历练。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-09

    AI陪练 VS 真人教学，你更喜欢哪一个？

    我比较看中AI教学，AI的效率很高。比如口语练习，AI可以随时提供服务，不受时间和地点的限制，能够快速响应我的练习需求。它能在短时间内给出大量的练习题和即时反馈，比如纠正发音错误、语法问题等，这种高效的学习方式对于快速提升语言技能非常有帮助。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-09

    与春光共舞，独属于开发者们的春日场景是什么样的？

    在这烂漫春日，数据中心里也弥漫着别样生机。监控大屏上，各项云服务指标如春日枝头的嫩叶般舒展，稳定而有序。用脚本排查故障时，代码的字符好似春日里的精灵，灵动地跳跃，迅速定位问题。新上线的云资源部署，就像在春天的土地上播下希望的种子，期待着它们茁壮成长，为业务的蓬勃发展提供坚实的云支撑，让云计算与春天一同绽放光彩。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2025-04-09

    如何让PB级日志数据也能实现秒级分析？

    用 SelectDB 来搞日志处理真的可以！以前传统系统数据一多就拉垮，它却能高并发写入不费劲。像我在电商公司，大促时海量日志轻松存，还能秒出分析结果，帮我们优化推荐。游戏场景里也好用，能快速分析玩家行为。关键还灵活，啥样日志都能接，非常不错！
    踩0 评论0
正在加载, 请稍后...
滑动查看更多
正在加载, 请稍后...
暂无更多信息