本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
企业构建零信任架构已经成为近年热门的话题之一。本质都是保护企业核心数据安全,防止未经合法授权的数据的访问行为。阿里云SASE依托于阿里云的网络组网优势,为用户提供一个稳定、高效的SD-WAN组网及接入能力,与此同时叠加安全能力。
“批量生产”、“快速裂变”和“去重”是制作营销短视频的关键,基于有限数量的基础素材大规模生成指定数量的新视频,是营销短视频创作的常见思路。本篇介绍使用智能媒体生产ICE创作营销短视频,自由设定脚本顺序模拟手动剪辑,实现自动化批量制作高质量原创视频。
本文主要介绍如何通过使用ECS服务器与npm,结合云效的流水线服务以仓库代码提交为触发方式,进行了基于Vue的Web网页部署。
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Dify 是面向 AI 时代的开源大语言模型应用开发平台,GitHub Star 数超 10 万,为 LLMOps 领域增长最快项目之一。然而其在 MCP 协议集成、Prompt 敏捷调整及运维配置管理上存在短板。Nacos 3.0 作为阿里巴巴开源的注册配置中心,升级支持 MCP 动态管理、Prompt 实时变更与 Dify 环境变量托管,显著提升 Dify 应用的灵活性与运维效率。通过 Nacos,Dify 可动态发现 MCP 服务、按需路由调用,实现 Prompt 无感更新和配置白屏化运维,大幅降低 AI 应用开发门槛与复杂度。
本文主要介绍如何对阿里云访问控制访问密钥(AccessKey)开展调用溯源工作,方便大家快速有效的开展事件调查、安全加固、应急处置等。
本文主要介绍如何使用CloudLens for SLS定位和解决iLogtail日常使用中的常见问题之一:iLogtail异常重启问题。