本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming)
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。
本文主要介绍如何基于阿里云百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于阿里云百炼平台的能力,以官方帮助文档为参考,搭建了一个以便全天候(7x24)回应客户咨询的AI助手,介绍了相关技术方案和主要代码,供开发者参考。
MCP Specification 在 2025-03-26 发布了最新的版本,本文对主要的改动进行详细介绍和解释
历经 15 载,如今的飞天盘古系统已迭代至第三代,数千万行代码和 1,000 余项专利,从大规模、到高性能、到高效能的分布式存储系统的演进,更高效地让数据中心成为一台计算机。
bpftrace是一个内核跟踪工具,简单来说就是在函数上挂个钩子,挂上钩子后就可以将函数的入参和返回值取出来再放入程序进行二次编程,最终能让程序按照我们的意图来对函数进行观测。
写这篇文章的初衷:作为一个AI小白,把我自己学习大模型的学习路径还原出来,包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料,通过一篇文章给串起来,对大模型建立起一个相对体系化的认知,才能够在扑面而来的大模型时代,看出点门道。