本文将用通俗易懂的语言,带你从战略(宏观)和战术(微观)两个层次掌握大模型提示词的常见技巧,真正做到理论和实践相结合,占领 AI 运用的先机。
检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。
本文介绍了一种基于阿里云计算巢的一站式MCP工具解决方案,解决了传统MCP工具集成中的效率低下、调用方式割裂和动态管理困难等问题。方案通过标准化协议实现多MCP工具批量部署,提高云资源利用率,并支持OpenAPI与MCP双通道调用,使主流AI助手如Dify、Cherry Studio等无缝接入。内容涵盖背景、原理剖析、部署使用实战及问题排查,最后强调MCP协议作为“通用语言”连接数字与物理世界的重要性。
本文侧重于能力总结和实操搭建部分,从大模型应用的多个原子能力实现出发,到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。
通过一系列优化,我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%,已基本和 Parquet x Spark 持平,本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。