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。
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。
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响，从宏观上介绍当下的趋势；第二部分将介绍 Copilot 模式，第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
阅读这个文章可能的收获：理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。
本文将深入剖析 MCP Server 的五种主流架构模式，并结合 Nacos 服务治理框架，为企业级 MCP 部署提供实用指南。
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。
本文介绍了将社区主流STDIO MCP Server一键转为企业内可插拔Remote MCP Server的方法，以及存量API智能化重生的解决方案。通过FunctionAI平台模板实现STDIO MCP Server到SSE MCP Server的快速部署，并可通过“npx”或“uvx”命令调试。同时，文章还探讨了如何将OpenAPI规范数据转化为MCP Server实例，支持API Key、HTTP Basic和OAuth 2.0三种鉴权配置。该方案联合阿里云百练、魔搭社区等平台，提供低成本、高效率的企业级MCP Server服务化路径，助力AI应用生态繁荣。
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开，逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第七篇，基于MaxCompute 多租的大数据平台架构。 注：客户背景为东南亚头部科技集团，文中用 GoTerra 表示。
今天，机器翻译模型Qwen-MT正式上线，支持92种语言互译，具备高度可控性与低延迟、低成本特点，适用于多种场景。开发者可通过Qwen API体验其强大翻译能力。
