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Apache RocketMQ 批处理模型演进之路
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件，为进一步提升性能，RocketMQ 进行了索引构建流水线改造，同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程，提供了更简便的使用体验，快点击本文查看详情及配置展示~
用Prompt技巧激发无限创意
本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。
“无”中生有：基于知识增强的RAG优化实践
本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验，分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程，以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
剖析大模型连“Strawberry”的“r”都数不对的原因
本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理，并解释了为什么会导致这些问题，接着我们利用CoT（思维链）方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因，最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。
手把手教学攻略：在Anolis OS上部署OpenVINO深度学习模型
Anolis OS 作为国内首个正式提供 OpenVINO 开发包和镜像的服务器端操作系统，推动国内 AI 推理生态和能力的升级。
两步构建 AI 总结助手，实现智能文档摘要
本方案将运用函数计算 FC，构建一套高可用性的 Web 服务，以满足用户多样化的需求。当用户发起请求时，系统内部会自动将包含文本和提示词的信息传递给百炼模型服务，百炼平台将根据后台配置调用相应的大模型服务，对文本数据进行智能识别与解析，最终将总结结果返回给用户。
破茧成蝶：阿里云应用服务器让传统 J2EE 应用无缝升级 AI 原生时代
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分：第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点，如协议鸿沟、资源冲突和观测失明；第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案，包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性；第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程，确保十年代码无需重写，轻松实现智能化跃迁。
Function AI 助力用户自主开发 MCP 服务，一键上云高效部署
在 AI 与云原生融合的趋势下，开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP（模型上下文协议）提供统一的交互规范，简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云，提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式，助力开发者高效部署智能服务，实现快速迭代与云端协同。