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阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
详解MySQL字符集和Collation
MySQL支持了很多Charset与Collation，并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置，这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍，并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况，以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集，本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系，尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
通义灵码技术解析，打造 AI 原生开发新范式
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响，从宏观上介绍当下的趋势；第二部分将介绍 Copilot 模式，第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
最佳实践：通义灵码生成单元测试，让单测更简单
本文首先讲述了什么是单元测试、单元测试的价值、一个好的单元测试所具备的原则，进而引入如何去编写一个好的单元测试，通义灵码是如何快速生成单元测试的。
一文详解阿里云可观测体系下标签最佳实践
在当今数字化转型加速的时代，企业 IT 系统的复杂度与日俱增，如何高效地管理和监控这些系统成为了一项挑战。阿里云作为全球领先的云计算服务商，提供了一整套全面的可观测性解决方案，覆盖从业务、端侧（小程序、APP、H5 等）、应用、中间件、容器/ECS 等全栈的监控体系，旨在帮助企业构建强大而灵活的可观测性体系。其中，标签（Tag）作为一种核心组织和管理手段，在阿里云可观测体系中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨阿里云可观测系列产品中标签的应用，以及如何运用标签在阿里云可观测产品体系下进行体系化建设并给出相关最佳实践。
阿里云百炼xWaytoAGI共学课DAY3 - 更热门的多模态交互案例带练，实操掌握AI应用开发
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。
DeepSeek-V3 高效训练关键技术分析
本文从模型架构、并行策略、通信优化和显存优化四个方面展开，深入分析了DeepSeek-V3高效训练的关键技术，探讨其如何以仅5%的算力实现对标GPT-4o的性能。
大模型推理主战场：通信协议的标配
DeepSeek加速了模型平权，大模型推理需求激增，性能提升主战场从训练转向推理。SSE（Server-Sent Events）和WebSocket成为大模型应用的标配网络通信协议。SSE适合服务器单向推送实时数据，如一问一答场景；WebSocket支持双向实时通信，适用于在线游戏、多人协作等高实时性场景。两者相比传统HTTPS协议，能更好地支持流式输出、长时任务处理和多轮交互，满足大模型应用的需求。随着用户体量扩大，网关层面临软件变更、带宽成本及恶意攻击等挑战，需通过无损上下线、客户端重连机制、压缩算法及安全防护措施应对。
