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通义灵码能够结合企业知识库的私域数据，生成贴合企业特点的回答。充分发挥检索增强技术的优势，构建高质量的企业知识数据以及合理的知识库权限管理是必不可少的。本文将为您详细介绍如何构造与管理一个高质量的企业知识库。
在 Data + AI 时代，随着大数据分析和 AI/ML 工作负载的进一步融合，对象存储 OSS 作为面向 AI 时代的数据基础设施，迎来了新的挑战与创新机遇。本话题我们将会介绍对象存储的能力创新，深度解读对象存储在实现稳定、安全、高性能和低成本背后的技术进展，并展望未来 AI 驱动趋势下的技术发展方向。
随着云计算和人工智能（AI）技术的飞速发展，企业对于高效、灵活且成本效益高的解决方案的需求日益增长。本文旨在探讨 Serverless 架构与 AI 技术的结合，如何通过 Serverless 函数计算和 AI 开发平台，助力企业简化应用开发流程，减少企业 AI 业务试错成本，加速业务创新，为企业业务发展提供无限可能。
近期，阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架：Spring AI Alibaba（项目 Github 仓库地址：alibaba/spring-ai-alibaba），Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性，并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则，进而引入如何去编写一个好的单元测试，通义灵码是如何快速生成单元测试的。
iLogtail 作为日志、时序数据采集器，在 2.0 版本中，全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理，介绍了如何编写 SPL 语句，从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式，帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。
得益于阿里云函数计算的产品能力，魔搭 SwingDeploy 后的模型推理 API 服务默认具备极致弹性伸缩（缩零能力）、GPU 虚拟化（最小 1GB 显存粒度）、异步调用能力、按用付费、闲置计费等能力，这些能力帮助算法工程师大大加快了魔搭开源模型投入生产的生命周期。
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享，讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势，包括它在性能上超越 Filebeat 的能力，并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
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