Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台,旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.2版本中,Dataphin敏捷版上线助力企业打造轻量版数据中台,打通数据资产管理和消费,陪伴企业迈入数据高价值应用新阶段。
历经 15 载,如今的飞天盘古系统已迭代至第三代,数千万行代码和 1,000 余项专利,从大规模、到高性能、到高效能的分布式存储系统的演进,更高效地让数据中心成为一台计算机。
通过使用“百炼”平台,您可以快速构建一个多代理(Multi-Agent)架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求,收集详细信息后,利用“百炼”的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索,为顾客推荐最合适的产品。
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节,其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战,模型训练环节需解决推理准确性问题,AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战,阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力,并升级数据索引功能支持向量检索,助力构建多模态检索应用。此外,还介绍了Serverless数据处理方案,可日均处理百亿级别文件,通过OSS数据索引能力,客户能快速构建RAG检索增强,同时实现多模态检索的搭建,显著提升AI应用的效能和用户体验。
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性,能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器,Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要,因为大模型通常需要大量的计算资源,而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
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。