官方博客-第6页-阿里云开发者社区

  • 2025-04-01
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    从 DeepSeek 敏感信息泄露谈可观测系统的数据安全预防

    探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式:权限精细化管控有效减少了潜在安全风险;接入层脱敏技术阻止敏感数据落库,提升了隐私保护;StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围,降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测,快速识别并阻断异常拖库行为,为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。

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  • 2025-04-11
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    AI开源框架:让分布式系统调试不再"黑盒"

    Ray是一个开源分布式计算框架,专为支持可扩展的人工智能(AI)和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算,使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景,并构建了丰富而成熟的技术生态。

  • 2025-07-10
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    用 AI + 高德地图 MCP,3 小时做出杭州美食地图

    本文记录了一次从灵光一现到快速落地的 AI + 地图服务实践,通过结合 Cursor 与高德 MCP 地图服务平台,作者仅用几个小时就实现了一个可交互、可筛选、可推荐的杭州美食地图应用。

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  • 2025-08-08
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    Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理

    简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。

  • 2024-05-15
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    深入浅出LangChain与智能Agent:构建下一代AI助手

    LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式,通过这个强大的框架,我们可以将复杂的技术任务简化,让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。

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  • 2024-09-04
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    【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。

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  • 2024-12-27
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    极简开发,极速上线:构建端到端大模型应用

    本文将以一个经典的 RAG(检索增强生成)知识问答系统为例,详细介绍从智能体设计到最终应用部署的全流程。

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  • 2025-05-08
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    深度解析Agent实现,定制自己的Manus

    文章结合了理论分析与实践案例,旨在帮助读者系统地认识AI Agent的核心要素、设计模式以及未来发展方向。

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    基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统

    基于原始的阿里云计算平台产技文档,搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地,将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%,答疑采纳率70+%,显著提升答疑效率。

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