本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案,结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料,以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享,全面解析这一领域的实践策略。
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本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点,将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论,为电商行业注入新的活力与效能。
年会中的抽奖环节不可或缺,但每年为了选择合适的抽奖小程序,团队往往需要投入大量时间和精力。然而,抽奖结束后,参与者通常只记得自己是否中奖,其他细节多被遗忘。在 AI 技术日益成熟的今天,如何打造一个既高效又有技术含量的抽奖应用呢?今天,就让我们跟随通义灵码,仅用 5 分钟现场手撕一个抽奖应用吧!
当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。
本方案将运用函数计算 FC,构建一套高可用性的 Web 服务,以满足用户多样化的需求。当用户发起请求时,系统内部会自动将包含文本和提示词的信息传递给百炼模型服务,百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务,对文本数据进行智能识别与解析,最终将总结结果返回给用户。