官方博客-第12页-阿里云开发者社区

  • 2024-12-06
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    【阅读十分钟,百分百成功】——通过大模型实现对客服回答的质量评估

    本文章基于业务实践,总结有关客服质检场景的解决方案和处理经验,为相似场景提供可行的借鉴方法。

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  • 2025-04-07
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    极氪汽车云原生架构落地实践

    随着极氪数字业务的飞速发展,背后的 IT 技术也在不断更新迭代。极氪极为重视客户对服务的体验,并将系统稳定性、业务功能的迭代效率、问题的快速定位和解决视为构建核心竞争力的基石。

  • 2025-04-24
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    为什么一定要做Agent智能体?

    作者通过深入分析、理解、归纳,最后解答了“为什么一定要做Agent”这个问题。

  • 2025-05-16
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    日志采集 Agent 性能大比拼——LoongCollector 性能深度测评

    为了展现 LoongCollector 的卓越性能,本文通过纵向(LoongCollector 与 iLogtail 产品升级对比)和横向(LoongCollector 与其他开源日志采集 Agent 对比)两方面对比,深度测评不同采集 Agent 在常见的日志采集场景下的性能。

  • 2024-05-15
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    为大模型工程提效,基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践

    本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。

  • 2024-05-15
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    大语言模型推理提速,TensorRT-LLM 高性能推理实践

    大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。

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  • 2024-05-15
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    阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践

    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。

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  • 2024-05-15
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    Multi-Agent实践第5期:RAG智能体的应用:让AgentScope介绍一下自己吧

    本期文章,我们将向大家展示如何使用AgentScope中构建和使用具有RAG功能的智能体,创造AgentScope助手群,为大家解答和AgentScope相关的问题。

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  • 2024-08-16
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    让X不断延伸, 从跨AZ到跨Region再到跨Cloud

    本文从“空间”这一维度,聊一聊PolarDB-X在跨空间部署能力上的不断发展和延伸,以及在不同空间范围下的高可用和容灾能力,并着重介绍一下最新的产品能力——GDN(Global Database Network)。

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