通过使用“百炼”平台,您可以快速构建一个多代理(Multi-Agent)架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求,收集详细信息后,利用“百炼”的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索,为顾客推荐最合适的产品。
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。
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节,其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战,模型训练环节需解决推理准确性问题,AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战,阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力,并升级数据索引功能支持向量检索,助力构建多模态检索应用。此外,还介绍了Serverless数据处理方案,可日均处理百亿级别文件,通过OSS数据索引能力,客户能快速构建RAG检索增强,同时实现多模态检索的搭建,显著提升AI应用的效能和用户体验。
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性,能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器,Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要,因为大模型通常需要大量的计算资源,而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
本文主要介绍如何基于百炼平台快速在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。
阿里云通义灵码团队与重庆大学合作的研究论文被 FSE Industry 2024 (CCF A) 录用,该论文通过对阿里云开发的智能编码插件进行实证调查,主要探讨了在智能编码助手中的代码搜索问题,点击本文查看论文详解。
本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示,SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能,自定义仪表盘;SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据,建设完整统一的大模型可观测方案,为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。
今天,来自 Qwen1.5 开源家族的新成员,代码专家模型 CodeQwen1.5开源!CodeQwen1.5 基于 Qwen 语言模型初始化,拥有 7B 参数的模型,其拥有 GQA 架构,经过了 ~3T tokens 代码相关的数据进行预训练,共计支持 92 种编程语言、且最长支持 64K 的上下文输入。效果方面,CodeQwen1.5 展现出了优秀的代码生成、长序列建模、代码修改、SQL 能力等,该模型可以大大提高开发人员的工作效率,并在不同的技术环境中简化软件开发工作流程。
从 2008 年开始,我陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设,如今,审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题,依然有不少借鉴意义。我会按照时间顺序,把每个 DevOps 系统的特点,诞生的背景,以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍,同时,我们也会以今天的视角再次审视这些问题,来看下同样的问题,经过十几年的发展,解决方案上有哪些不同。