本文以阿里云百炼官方文档问答助手为例，介绍如何基于阿里云百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于阿里云百炼平台的底座能力，以官方帮助文档为指定知识库，搭建了问答服务，支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
本⽂对敏感信息拦截插件的使用方式和实现原理进行了简单介绍，它能够自动检测并处理请求和响应中的敏感词，有效防止敏感信息泄露。通过对不同数据范围的支持和灵活的配置选项，该插件能够适应各种应用场景，确保数据的安全性和合规性。
Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview，这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色，尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此，该模型仍存在一些局限性，仍在学习和完善中。
本文从C++11并发编程中的关键概念——内存模型与原子类型入手，结合详尽的代码示例，抽丝剥茧地介绍了如何实现无锁化并发的性能优化。
对于正在使用 GitLab 国际站托管代码的企业和研发团队，除迁移至极狐 GitLab 外，国内其他主流的 DevOps 平台也具有完备的产品能力，为开发者提供了更多的选择。其中，阿里云云效也提供了针对常见代码托管平台如 GitHub、GitLab 简单便捷的迁移方案，帮助用户快速完成核心代码数据的迁移，确保代码资产安全。
本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容，旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手，并通过不同的渠道（如网站、钉钉、微信公众号等）发布这些应用。
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC，用户能依据业务需求调整资源配置，有效应对高并发场景，并通过优化资源配置，如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外，函数计算支持多样化 GPU 计费模式（按需计费、阶梯定价、极速模式），可根据业务需求调整，在面对高频请求和大规模数据处理时，能够显著降低综合成本。
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。