以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
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。
软件系统有三个追求:高性能、高并发、高可用,俗称三高。本篇讨论高并发,从高并发是什么到高并发应对的策略、缓存、限流、降级等。
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景,解决相关问题,本文我们会针对每个场景逐一说明。
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。
本文介绍了Ganos H3的相关功能,帮助读者快速了解Ganos地理网格的重要特性与应用实践。H3是Uber研发的一种覆盖全球表面的二维地理网格,采用了一种全球统一的、多层次的六边形网格体系来表示地球表面,这种地理网格技术在诸多业务场景中得到广泛应用。Ganos不仅提供了H3网格的全套功能,还支持与其它Ganos时空数据类型进行跨模联合分析,极大程度提升了客户对于时空数据的挖掘分析能力。