通过遵循以上最佳实践,可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统,为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面,能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
本文讲述了作者团队在阿里云的服务领域Agent是如何设计与实践的,以及到目前为止的一些阶段性成果,作者做出了总结和整理。
除了 AI 程序员的重磅上线外,近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能,目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型,用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件,在输入框里选择模型,即可轻松切换模型。
本文深入分析了RDMA技术在数据中心高性能网络环境下的工作原理及软硬件交互机制,通过对比传统Kernel TCP,突出了RDMA在减少延迟、提高系统性能方面的优势,同时讨论了其在内存管理、软硬交互方面的关键技术和挑战,为读者提供了全面理解RDMA技术及其应用场景的视角。
阿里云开源 Spring AI Alibaba,旨在帮助 Java 开发者快速构建 AI 应用,共同构建物理新世界。
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba,提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
 
               
              本文介绍了MCP(Model Context Protocol)与Qwen3模型的结合应用。MCP通过统一协议让AI模型连接各种工具和数据源,类似AI世界的“USB-C”接口。文中详细解析了MCP架构,包括Host、Client和Server三个核心组件,并说明了模型如何智能选择工具及工具执行反馈机制。Qwen3作为新一代通义千问模型,采用混合专家架构,具备235B参数但仅需激活22B,支持快速与深度思考模式,多语言处理能力覆盖119种语言。文章还展示了Qwen3的本地部署流程,以及开发和调试MCP Server与Client的具体步骤。
