官方博客-第10页-阿里云开发者社区

  • 2024-11-14
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    万字干货|复杂表格多Agent方案:从LLM洞察、系统性 思考到实践经验总结

    笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点,结合大模型的哲学三问(“是谁、从哪里来、到哪里去”),穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断,以及面向公共云LLM的建设模式思考,并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。

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  • 2024-12-06
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    【实战干货】AI大模型工程应用于车联网场景的实战总结

    本文介绍了图像生成技术在AIGC领域的发展历程、关键技术和当前趋势,以及这些技术如何应用于新能源汽车行业的车联网服务中。

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  • 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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  • 2025-06-16
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    告别‘人海战术’!基于EvalScope 的文生图模型智能评测新方案

    生成式模型在文本生成图片等领域的快速发展,为社区带来了日新月异的诸多文生图模型。

  • 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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    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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    通义灵码技术解析,打造 AI 原生开发新范式

    本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响,从宏观上介绍当下的趋势;第二部分将介绍 Copilot 模式,第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。

  • 2024-09-27
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    跟着iLogtail学习容器运行时与K8s下日志采集方案

    iLogtail 作为开源可观测数据采集器,对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持,本文跟随 iLogtail 的脚步,了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。

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  • 2025-02-28
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    大模型推理主战场:通信协议的标配

    DeepSeek加速了模型平权,大模型推理需求激增,性能提升主战场从训练转向推理。SSE(Server-Sent Events)和WebSocket成为大模型应用的标配网络通信协议。SSE适合服务器单向推送实时数据,如一问一答场景;WebSocket支持双向实时通信,适用于在线游戏、多人协作等高实时性场景。两者相比传统HTTPS协议,能更好地支持流式输出、长时任务处理和多轮交互,满足大模型应用的需求。随着用户体量扩大,网关层面临软件变更、带宽成本及恶意攻击等挑战,需通过无损上下线、客户端重连机制、压缩算法及安全防护措施应对。

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