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本文介绍了在构建特定技术领域问答机器人时面临的四大挑战:知识滞后性、信息幻觉、领域术语理解不足和知识库维护成本高。通过结合Milvus向量数据库和n8n低代码平台,提出了一种高效的解决方案。该方案利用Milvus的高性能向量检索和n8n的工作流编排能力,构建了一个可自动更新、精准回答技术问题的智能问答系统,并介绍了部署过程中的可观测性和安全性实现方法。
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3-Coder模型,用户通过DataWorks Copilot智能助手,可实现自然语言交互完成代码生成、续写、优化等操作,显著提升数据开发与分析效率。同时支持Qwen-Code和Claude Code命令行Agent安装,助力Notebook智能高效落地。
本文介绍了如何结合阿里云 Milvus 向量数据库与低代码 AI 平台 Dify,快速构建企业级检索增强生成(RAG)应用。通过该方案,可有效解决大语言模型的知识局限与“幻觉”问题,提升 AI 应用的回答准确性与可靠性。
在智能驾驶技术快速发展中,数据成为驱动算法进步的核心。某新能源汽车领军企业基于阿里云Milvus向量数据库构建智能驾驶数据挖掘平台,利用其高性能、可扩展的相似性检索服务,解决了大规模向量数据检索瓶颈问题,显著降低20%以上成本,缩短模型迭代周期,实现从数据采集到场景挖掘的智能化闭环,加速智能驾驶落地应用。
智能驾驶数据预处理面临数据孤岛、任务爆炸与开发运维一体化三大挑战。DataWorks提供一站式的解决方案,支持千万级任务调度、多源数据集成及全链路数据开发,助力智能驾驶模型数据处理与模型训练高效落地。
如果您需要将存储在MaxCompute中的大规模结构化数据导入Milvus,以支持高效的向量检索和相似性分析,可以通过DataWorks的数据集成服务实现无缝同步。本文介绍如何利用DataWorks,快速完成从MaxCompute到Milvus的离线数据同步。
婚礼纪是杭州火烧云科技推出的结婚服务平台,覆盖婚宴酒店、婚纱摄影等全产业链,年服务超2000万对新人。为应对海量数据处理挑战,婚礼纪选择阿里云DataWorks作为一站式大数据开发治理平台,解决数据血缘不清、指标口径混乱等问题。通过湖仓一体架构与全链路数据治理,实现多源异构数据高效整合,支撑精准营销、交易风控等核心场景。DataWorks新版数据开发Data Studio大幅提升开发效率,Copilot智能助手优化SQL代码生成与测试,助力婚礼纪构建数据驱动的结婚产业服务中枢。
阿里云DataWorks数据集成新增大模型AI处理功能,支持在数据同步中无缝调用通义千问等AI模型,实现文本翻译、情感分析、摘要生成等功能。适用于电商客服、智能汽车、供应链、医疗、金融、法律及教育等多个场景,大幅提升数据处理效率与洞察深度。用户可通过自然语言配置,快速完成高级数据分析与处理,无需额外部署调试。立即申请测试资格,体验智能化数据处理!
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型,支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型,以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能,大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型,具备混合专家(MoE)和稠密(Dense)架构,适应多种应用场景,并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前,用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型,支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型,以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能,大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型,具备混合专家(MoE)和稠密(Dense)架构,适应多种应用场景,并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前,用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。
功能演示
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎,并确保与开源Milvus的完全兼容性,支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性,能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警,Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择,包括多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作,进一步促进应用的快速开发和部署。
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎,并确保与开源Milvus的完全兼容性,支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性,能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警,Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择,包括多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作,进一步促进应用的快速开发和部署。
大数据开发治理平台DataWorks基于MCP协议,正式发布了DataWorks Agent,内置DataWorks MCP Server V1.0。该功能支持在DataWorks Data Studio中通过自然语言交互完成数据开发任务,实现了需求即代码的开发体验。本文将详细介绍如何通过配置使用DataWorks MCP Server进行任务的开发和运维管理。
DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台,内置阿里巴巴15年大数据建设方法论,深度适配阿里云MaxCompute、EMR、Hologres、Flink、PAI 等数十种大数据和AI计算服务,为数仓、数据湖、OpenLake湖仓一体数据架构提供智能化ETL开发、数据分析与主动式数据资产治理服务,助力“Data+AI”全生命周期的数据管理。
阿⾥云Milvus是⼀款云上全托管服务,提供⼤规模向量数据的相似性检索服务。100%兼容开源Milvus,在开源版本的基础上增强了可扩展性,具备易⽤性、可⽤性、安全性、低成本与⽣态优势。阿⾥云Milvus可以⽀持⼏乎所有涉及到向量搜索的场景。例如检索增强⽣成RAG,以及经典的搜索推荐、多模态检索等。阿里云Milvus可存储百炼产生的向量数据,并进行大规模向量数据的检索。本文将重点介绍这一过程的方案。
阿里云向量检索服务Milvus版是一款云原生向量检索引擎。目前Milvus提供了milvus-mcp-server来对接各种AI Agent,支持包括:更新向量数据、创建索引、混合检索(向量+全文)、多向量列检索等多种能力。本文介绍了如何使用Milvus-mcp-server来搭建智能搜索Agent,并分别使用Cline和Cursor进行部署展示。
本文介绍如何使用DataWorks Notebook结合视觉识别模型RAM和自然语言处理模型BERT实现多模态图片标注,为智能内容生成和多模态数据分析的广泛应用提供支持。
阿里云向量检索服务Milvus 2.5版本在全文检索、关键词匹配以及混合检索(Hybrid Search)方面实现了显著的增强,在多模态检索、RAG等多场景中检索结果能够兼顾召回率与精确性。本文将详细介绍如何利用 Milvus 2.5 版本实现这些功能,并阐述其在RAG 应用的 Retrieve 阶段的最佳实践。
阿里云向量检索服务Milvus版对比开源版本具有性能高、稳定性强、管控功能齐全等优势,为中免日上技术团队在电商领域搭建推荐系统提供了强有力的支持。阿里云Milvus不仅具备良好的可观测性,而且弹性扩缩能力能够适应日益增长的数据规模,同时版本平滑升级也能让技术专家更便捷、无痛地升级和体验新版本的产品能力。
大数据开发治理平台 DataWorks 的Serverless资源组支持GPU资源类型,以免运维、按需付费、弹性伸缩的Serverless架构,将大数据处理与AI开发能力无缝融合。面向大数据&AI协同开发场景,DataWorks提供了交互式开发和分析工具Notebook。开发者在创建个人开发环境时,可以选择GPU类型的资源作为Notebook运行环境,以支持进行高性能的计算工作。本教程将基于开源多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct,介绍如何使用 DataWorks Notebook及LLaMA Factory训练框架完成文旅领域大模型的构建。
阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1系列模型,用户可通过DataWorks Copilot智能助手,以自然语言交互完成代码操作,实现数据开发、分析与治理全流程。DataWorks内置阿里巴巴16年大数据建设方法论,支持多种大数据引擎和AI计算服务,助力“Data+AI”全生命周期管理。开通DataWorks后即可免费体验DataWorks Copilot。
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎,并确保与开源Milvus的完全兼容性,支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性,能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警,Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择,包括多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作,进一步促进应用的快速开发和部署。
在数据加工链路中,如何确保高质量的数据产出是一个一直需要重点解决的问题。阿里云DataWorks的数据质量规则模板可以帮助用户建设数据质量,在离线表上定义相关的规则。为优化手动配置规则的工作量,DataWorks的智能助手 DataWorks Copilot 推出了数据质量规则推荐功能,您可以使用这一功能,一键提升数据质量覆盖度。
阿里云向量检索Milvus版是一款全托管的云服务,兼容开源Milvus并支持无缝迁移。它提供大规模AI向量数据的相似性检索服务,具备易用性、可用性、安全性和低成本等优势,适用于多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推荐、内容风险识别等场景。用户可通过PAI平台部署RAG系统,创建和配置Milvus实例,并利用Attu工具进行可视化操作,快速开发和部署应用。使用前需确保Milvus实例和PAI在相同地域,并完成相关配置与开通服务。
Python是目前当之无愧的数据分析第一语言,大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例,结合DataWorks Notebook,完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤,主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型,读者可以自行尝试其他更加复杂模型,比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。
本次实验将带您进行DataWorks Notebook的快速入门,包含:Notebook新建、多引擎SQL开发与分析、Python开发、交互式分析等,同时,使用DataWorks Copilot体验智能数据开发,体验智能交互式数据探索之旅。
开发人员在基于GitHub开源项目进行开发时会产生海量事件,GitHub会记录每次事件的类型、详情、开发者和代码仓库等信息,并开放其中的公开事件。DataWorks提供“Github十大热门编程语言”模板,通过对GitHub中公开数据集进行加工和分析,并将分析结果以邮箱的方式发送给指定用户。运行本案例后,您将得到Github中Top10编程语言每小时被提交的次数与排行。
通过本教程,您可以了解如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合进行数仓开发与分析,并通过案例体验DataWorks数据集成、数据开发和运维中心模块的相关能力。
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI(EAS)模型服务,构建一个由LLM(大型语言模型)驱动的问题解答应用,并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。
DataWorks进行全面升级,从数据治理中心转型为数据资产治理,强调业务视角下的数据分类与管理,引入Data+AI全链路数据血缘追踪,提升数据质量和安全性,促进跨部门协作。同时,提供限时优惠活动,助力企业高效利用数据资产。
本文整理自阿里云计算平台产品专家周硕(簌篱)在阿里云DataWorks on EMR StarRocks解决方案介绍中的分享。介绍了阿里云DataWorks与EMR Serverless StarRocks的结合使用,详细阐述了在数据同步、数据消费、数据治理三大场景中的核心能力。DataWorks作为大数据开发治理平台,提供了从数据建模、数据集成、数据开发到数据治理的全链路解决方案,结合StarRocks的高性能分析能力,帮助企业实现OLAP分析、湖仓一体开发及数据综合治理,满足复杂业务场景下的需求,提升数据处理和分析效率。
本文介绍了阿里云 DataWorks 在 DA 数智大会 2024 上的最新进展,包括新一代智能数据开发平台 DataWorks Data Studio、全新升级的 DataWorks Copilot 智能助手、数据资产治理、全面云原生转型以及更开放的开发者体验。这些更新旨在提升数据开发和治理的效率,助力企业实现数据价值最大化和智能化转型。
在9月21日的云栖大会上,DataWorks发布了新一代智能湖仓一体数据开发与治理平台。DataWorks历经Kubernetes改造与云原生调度系统的优化,实现了资源组全面Serverless化,降低了使用成本,最高可节省40%。新推出的DataWorks Data Studio,支持多种计算引擎,提供更开放的云原生WebIDE,提升开发效率。DataWorks Copilot智能助手也得到升级,支持多种SQL方言和Python代码生成,平均提升数据开发效率35%。此外,DataWorks还推出了全方位的数据资产治理体系,涵盖业务和技术视角,助力企业实现数据智能化管理和转型。