当管理多个Prometheus实例时,阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案,两者在不同场景下各有优劣。
本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用,特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景,如拍立淘、探一下和诗歌相机,展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。
本文探讨了MCP(Model-Calling Protocol)的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起,MCP热度显著提升,GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具,解决了碎片化集成问题,推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别,指出MCP更适用于跨平台、标准化场景,而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外,MCP促进了 supply端(如云厂商、大模型、中间件服务商)和消费端(终端用户)的变革,尤其以Devin和Manus为代表,分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
Spring AI Alibaba Graph 的核心开发已完成,即将发布正式版本。开发者可基于此轻松构建工作流、智能体及多智能体系统,功能丰富且灵活。文章通过三个示例展示了其应用:1) 客户评价处理系统,实现两级问题分类与自动处理;2) 基于 ReAct Agent 的天气预报查询系统,循环执行用户指令直至完成;3) 基于 Supervisor 多智能体的 OpenManus 实现,简化了流程控制逻辑并优化了工具覆盖度。此外,还提供了运行示例的方法及未来规划,欢迎开发者参与贡献。
阿里云云速搭 CADT(Cloud Architect Design Tools)推出智能化升级——云小搭,一款基于大模型的 AI 云架构助手,致力于让每一位用户都能“动动嘴”就完成专业级云架构设计。
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时,大家往往采用Synchronized(同步)或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中,就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题,这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。