本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例,从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践,给大家快速落地AIGC应用提供参考。
本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案,以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。
阿里巴巴开发工程师,Apache Flink Committer 任庆盛,在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。
本次文根据峰会演讲内容整理:分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进,以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
本文分享如何基于利用MCP协议,配置MCP Server,以调用大数据开发与治理平台DataWorks Open API搭建智能体Agent,实现通过自然语言完成数据集成与数据开发等任务。文章还介绍了MCP协议的基本知识,帮助大家了解背后实现原理。大家可以通过自行配置体验数据工作流智能自动化运行。
PolarDB-X 是阿里云推出的云原生分布式数据库,自2021年10月开源以来,持续迭代升级,至2024年4月发布的v2.4.1版本,重点增强了企业级运维能力,如无锁变更、物理扩缩容、数据TTL等,提供金融级高可用、透明分布式、HTAP一体化等特性。PolarDB-X 支持集中式和分布式一体化形态,兼容MySQL生态,适用于金融、通信、政务等行业。
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁(乐忱)分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长,指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年,高端企业级存储闪存占比约为25%,相较于欧美50%的比例,显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程,包括数据预处理、训练和推理的痛点,以及针对这些环节的存储解决方案,强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外,还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术,训练阶段的高性能存储架构,推理场景的加速器和AI Agent的应用,以及应对大数据业务的存储考量,如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。