日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求，打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用，一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品，另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外，还可通过报表分析和告警配置，主动发现潜在的安全威胁，增强云上资产安全。
今天，机器翻译模型Qwen-MT正式上线，支持92种语言互译，具备高度可控性与低延迟、低成本特点，适用于多种场景。开发者可通过Qwen API体验其强大翻译能力。
本文将用通俗易懂的语言，带你从战略（宏观）和战术（微观）两个层次掌握大模型提示词的常见技巧，真正做到理论和实践相结合，占领 AI 运用的先机。
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。
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。
文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
本课程通过通义灵码实现零代码数据分析全流程，涵盖数据读取、清洗、可视化、报告生成及内容仿写，无需编程基础，轻松掌握从CSV导入到PDF报告输出的实战技能。