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【算法精讲系列】通义模型Prompt调优的实用技巧与经验分享
本文详细阐述了Prompt的设计要素，包括引导语、上下文信息等，还介绍了多种Prompt编写策略，如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等，旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化，可逐步实现更优的Prompt设计。
监控vLLM等大模型推理性能
本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案，并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案，帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。
十几行代码实现 Manus，Spring AI Alibaba Graph 快速预览
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。
MCP Server的五种主流架构与Nacos的选择
本文深入探讨了Model Context Protocol (MCP) 在企业级环境中的部署与管理挑战，详细解析了五种主流MCP架构模式（直连远程、代理连接远程、直连本地、本地代理连接本地、混合模式）的优缺点及适用场景，并结合Nacos服务治理框架，提供了实用的企业级MCP部署指南。通过Nacos MCP Router，实现MCP服务的统一管理和智能路由，助力金融、互联网、制造等行业根据数据安全、性能需求和扩展性要求选择合适架构。文章还展望了MCP在企业落地的关键方向，包括中心化注册、软件供应链控制和安全访问等完整解决方案。
深度剖析 RocketMQ 5.0，架构解析：云原生架构如何支撑多元化场景？
了解 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览；然后我们会从集群角度出发，从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互；学习 RocketMQ 如何实现数据的存储，数据的高可用，如何利用云原生存储进一步提升竞争力。
从云原生视角看 AI 原生应用架构的实践
本文核心观点： • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多，容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民，并引入了更多流量，催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能，承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要，API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
AI 推理场景的痛点和解决方案
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
Post-Training on PAI (4)：模型微调SFT、DPO、GRPO
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力，支持 监督微调（SFT）、偏好对齐（DPO）、强化学习微调（GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级，分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
Ganos H3地理网格能力解析与最佳实践
本文介绍了Ganos H3的相关功能，帮助读者快速了解Ganos地理网格的重要特性与应用实践。H3是Uber研发的一种覆盖全球表面的二维地理网格，采用了一种全球统一的、多层次的六边形网格体系来表示地球表面，这种地理网格技术在诸多业务场景中得到广泛应用。Ganos不仅提供了H3网格的全套功能，还支持与其它Ganos时空数据类型进行跨模联合分析，极大程度提升了客户对于时空数据的挖掘分析能力。