本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例,从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践,给大家快速落地AIGC应用提供参考。
探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式:权限精细化管控有效减少了潜在安全风险;接入层脱敏技术阻止敏感数据落库,提升了隐私保护;StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围,降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测,快速识别并阻断异常拖库行为,为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。
AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战,比如更快的服务交付速度,更实时、精准的结果以及更人性化的体验等,传统架构限制于同步交互,无法满足上述需求,本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
在今年的SIGMOD会议上,阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award,这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库,本文将介绍这篇论文的具体细节。
PolarDB-X 是阿里云推出的云原生分布式数据库,自2021年10月开源以来,持续迭代升级,至2024年4月发布的v2.4.1版本,重点增强了企业级运维能力,如无锁变更、物理扩缩容、数据TTL等,提供金融级高可用、透明分布式、HTAP一体化等特性。PolarDB-X 支持集中式和分布式一体化形态,兼容MySQL生态,适用于金融、通信、政务等行业。
本次文根据峰会演讲内容整理:分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进,以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
作者一年前围绕设计模式与代码重构写了一篇《代码整洁之道 -- 告别码农,做一个有思想的程序员!》的文章。本文作为续篇,从测试角度谈程序员对软件质量的追求。
本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案,以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。