官方博客-第6页-阿里云开发者社区

  • 2025-05-29
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    MCP进阶:一键批量搞定MCP工具部署

    本文介绍了一种基于阿里云计算巢的一站式MCP工具解决方案,解决了传统MCP工具集成中的效率低下、调用方式割裂和动态管理困难等问题。方案通过标准化协议实现多MCP工具批量部署,提高云资源利用率,并支持OpenAPI与MCP双通道调用,使主流AI助手如Dify、Cherry Studio等无缝接入。内容涵盖背景、原理剖析、部署使用实战及问题排查,最后强调MCP协议作为“通用语言”连接数字与物理世界的重要性。

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  • 2025-08-08
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    Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理

    简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。

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    基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统

    基于原始的阿里云计算平台产技文档,搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地,将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%,答疑采纳率70+%,显著提升答疑效率。

  • 2024-05-15
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    通义千问API:让大模型使用各种工具

    本章我们将通过一个简单的例子,揭示基于LangChain的Agent开发的秘密,从而了解如何扩展大模型的能力。

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  • 2024-06-13
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    使用KMS为Apollo配置中心敏感配置加密的最佳实践

    使用KMS为Apollo配置中心敏感配置加密的最佳实践

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    Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍

    通过Hologres+Flink构建易用、统一的企业级实时数仓。

  • 2024-09-04
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    【算法精讲系列】MGTE系列模型,RAG实施中的重要模型

    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。

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  • 2024-12-27
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    极简开发,极速上线:构建端到端大模型应用

    本文将以一个经典的 RAG(检索增强生成)知识问答系统为例,详细介绍从智能体设计到最终应用部署的全流程。

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  • 2025-03-27
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    大模型联网搜索的短板与突破之路

    本文作者详细分析了当前大模型在联网搜索功能中存在的几个主要问题,并提供了具体的案例和解决方案。

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