官方博客-第13页-阿里云开发者社区

  • 3个月,上百家企业交流,和大家聊聊AI应用的落地实践(开篇)

    企业希望自己的业务被 AI 赋能的诉求是强烈的,但大多数企业是不知道从哪里下手的

  • 2024-05-15
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    日志服务 HarmonyOS NEXT 日志采集最佳实践

    鸿蒙操作系统(HarmonyOS)上的日志服务(SLS)SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力,旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。

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  • 2024-07-30
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    5 大场景上手通义灵码企业知识库问答

    通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能:RAG(Retrieval-Augmented Generation)检索增强生成的能力,本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。

  • 2024-11-07
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    白话文讲解大模型| Attention is all you need

    本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档,我们期望为读者提供一个全面的理解,帮助大家掌握大模型的工作原理,增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。

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  • 2025-05-12
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    如何在通义灵码里使用 MCP 能力

    通义灵码支持MCP工具使用,通过模型自主规划实现工具调用,深度集成魔搭MCP广场,涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式,适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具,完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法,助力开发者高效拓展AI编码能力。

  • 2024-05-15
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    谈谈 RocketMQ 5.0 分级存储背后一些有挑战的技术优化

    谈谈 RocketMQ 5.0 分级存储背后一些有挑战的技术优化

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  • 2024-05-15
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    阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践

    本文为大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。

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  • 2024-05-15
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    实践总结|前端架构设计的一点考究(下)

    作者将【DDD、六边形、洋葱、清洁、CQRS】进行深入学习并梳理总结的一个前端架构设计,并且经历一定应用实践的考验。

  • 2024-11-19
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    基于事件驱动构建 AI 原生应用

    AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战,比如更快的服务交付速度,更实时、精准的结果以及更人性化的体验等,传统架构限制于同步交互,无法满足上述需求,本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。

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