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。
MySQL支持了很多Charset与Collation,并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置,这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍,并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况,以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集,本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系,尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
MiniCPM-V 2.0 不仅带来优秀端侧多模态通用能力,更带来惊艳的 OCR 表现。通过自研的高清图像解码技术,可以突破传统困境,让更为精准地识别充满纷繁细节的街景、长图在端侧成为可能。
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第三部分,主要介绍Kubernetes Terway ENIIP模式下,数据面链路的转转发链路。
本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开,深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术,探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。
本文探讨了MCP(Model-Calling Protocol)的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起,MCP热度显著提升,GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具,解决了碎片化集成问题,推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别,指出MCP更适用于跨平台、标准化场景,而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外,MCP促进了 supply端(如云厂商、大模型、中间件服务商)和消费端(终端用户)的变革,尤其以Devin和Manus为代表,分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践,包括基本用法及实现原理,以及在具体算子实现中的思考和沉淀。