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计算巢AppFlow-如何在钉钉群实现智能答疑
随着大模型能力越来越强大，利用大语言模型进行智能答疑已经成为了一个非常普遍和常见的场景。然而，各个产品或业务方要能够准确有效地进行答疑，仅依靠大模型的通用能力是远远不够的，这时候利用私有领域FAQ文档进行大模型的检索增强生成往往可以有效解决上述问题。
云端问道11期实践教学-创建专属AI助手
本次分享意在帮助用户更加全面、深入地了解百炼的核心产品能力，并通过实际操作学会如何快速将大模型与自己的系统及应用相结合。主要包括以下三个方面： 1. 阿里云百炼产品定位和能力简介 2. 知识检索 RAG 智能体应用能力和优势 3. 最佳落地案例实践分享
GitLab 国际站中国大陆等地区停服，如何将数据快速迁移到云效
对于正在使用 GitLab 国际站托管代码的企业和研发团队，除迁移至极狐 GitLab 外，国内其他主流的 DevOps 平台也具有完备的产品能力，为开发者提供了更多的选择。其中，阿里云云效也提供了针对常见代码托管平台如 GitHub、GitLab 简单便捷的迁移方案，帮助用户快速完成核心代码数据的迁移，确保代码资产安全。
链路诊断最佳实践：1 分钟定位错慢根因
本文聚焦于线上应用的风险管理，特别是针对“错”（程序运行不符合预期）和“慢”（性能低下或响应迟缓）两大类问题，提出了一个系统化的根因诊断方案。
在IDEA中借助满血版 DeepSeek 提高编码效率
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型，新增Qwen2.5-Max和QWQ模型，支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B，在数学、代码及通用能力上表现卓越，性能媲美DeepSeek-R1，且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查，大幅提升开发效率。跨语言编程示例中，成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本，2.0支持多款模型，丰富上下文类型，具备多文件修改能力。总结显示，AI程序员生成代码准确度高，但需参考现有工程风格以确保一致性，错误排查功能强大，适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
LLM 应用可观测性：从 Trace 视角展开的探索与实践之旅
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点，本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战，近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践，一起来了解下吧。
表格存储低成本向量检索服务助力 AI 检索
本文阐述了阿里云表格存储（Tablestore）如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求，尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。