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。
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。
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。
Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利,但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单,在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性,对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
本次分享,主题是利用通义灵码提升前端研发效率。分享内容主要包括以下几部分:首先,我将从前端开发的角度介绍对通义灵码的基本认识;其次,我将展示通义灵码在日常研发中的应用案例;然后,我将通过实例说明,良好的设计能够显著提升通义灵码的效果。在第四个部分,我将介绍通义灵码的企业知识库以及如何利用 RAG 构建团队智能研发助手。最后,我将总结本次分享并展望未来方向。
聚焦于企业部署 DeepSeek 的应用需求,本文介绍了模型权重下载及多种部署方案,还阐述了大模型应用落地的常见需求,帮助用户逐步提升模型应用效果。
如何充分发挥 SQL 能力,是本篇文章的主题。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。