官方博客-第8页-阿里云开发者社区

  • 2024-09-11
    208

    二级缓存架构极致提升系统性能

    本文详细阐述了如何通过二级缓存架构设计提升高并发下的系统性能。

    208
  • 2024-09-11
    126

    表格存储低成本向量检索服务助力 AI 检索

    本文阐述了阿里云表格存储(Tablestore)如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求,尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。

    126
  • 2024-09-10
    1157

    阿里云百炼|析言GBI产品入门指导

    析言基础入门的操作体验,带领大家一起探索阿里云百炼|析言GBI的奥秘。

    1,157
  • 2024-09-06
    128

    MacTalk 测评通义灵码,实现“微信表情”小功能

    墨问西东创始人池建强分享了团队使用通义灵码的经验。

  • 2024-09-06
    123218

    通义灵码支持 DeepSeek-V3 和R1 满血版模型,免费用

    通义灵码最全使用指南,一键收藏。

  • 2024-09-05
    493

    RAG效果优化:高质量文档解析详解

    本文关于如何将非结构化数据(如PDF和Word文档)转换为结构化数据,以便于RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统使用。

  • 2024-09-04
    196

    用Prompt技巧激发无限创意

    本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案,结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料,以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享,全面解析这一领域的实践策略。

    196
  • 2024-09-04
    1202

    【算法精讲系列】MGTE系列模型,RAG实施中的重要模型

    检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。

    1,202
  • 2024-09-03
    1711

    一文详解容器技术简介和基本原理

    本文全面阐述了容器技术的发展历程、关键技术、架构和当前的行业生态,特别是容器技术在云环境中的应用和演进。

    1,711
  • 1
    ...
    7
    8
    9
    ...
    23
    到第
    8/23
    AI助理

    你好,我是AI助理

    可以解答问题、推荐解决方案等