官方博客-第23页-阿里云开发者社区

  • 2024-09-05
    973

    RAG效果优化:高质量文档解析详解

    本文关于如何将非结构化数据(如PDF和Word文档)转换为结构化数据,以便于RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统使用。

  • 2024-10-23
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    通义灵码知识库问答增强:知识库构建与管理指南

    通义灵码能够结合企业知识库的私域数据,生成贴合企业特点的回答。充分发挥检索增强技术的优势,构建高质量的企业知识数据以及合理的知识库权限管理是必不可少的。本文将为您详细介绍如何构造与管理一个高质量的企业知识库。

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  • 2024-12-02
    530

    一行代码都不改,Golang 应用链路指标日志全知道

    本文将通过阿里云开源的 Golang Agent,帮助用户实现“一行代码都不改”就能获取到应用产生的各种观测数据,同时提升运维团队和研发团队的幸福感。

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  • 2025-02-07
    499

    从铜线到云端:网络技术的跨越与未来趋势

    本文围绕物理网络和云网络基础知识科普进行展开,最后浅谈在AI大模型浪潮下云网络的演进方向。

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  • 2025-02-19
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    一键构建智能导购 AI 助手,轻松重塑购物体验

    在数字化时代,线上购物已成为消费者生活中不可或缺的消费方式,而消费者的购物习惯和需求逐渐呈现多样化的趋势,为了帮助商家全天候、自动化地满足顾客的购物需求,本方案将详细介绍如何基于商品内容构建一个智能商品导购助手。

  • 2025-02-20
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    破解 vLLM + DeepSeek 规模化部署的“不可能三角”

    vLLM 是一种便捷的大型语言模型(LLM)推理服务,旨在简化个人和企业用户对复杂模型的使用。通过 vLLM,用户可以轻松发起推理请求,享受高效、稳定的 LLM 服务。针对大规模部署 vLLM 的挑战,如大模型参数量、高效推理能力和上下文理解等,阿里云函数计算(FC)提供了 GPU 预留实例闲置计费功能,优化了性能、成本和稳定性之间的平衡。此外,FC 支持简便的部署流程和多种应用集成方式,帮助企业快速上线并管理 vLLM 服务。总结来说,vLLM 结合 FC 的解决方案为企业提供了强大的技术支持和灵活的部署选项,满足不同业务需求。

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  • 2024-05-15
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    深度剖析 RocketMQ 5.0,流存储:流场景的诉求是什么?

    本文将从使用的角度出发,来更详细的展示一下流存储的场景,看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景,提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例,来帮助大家了解流存储的用法。

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  • 2024-05-15
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    RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

    RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

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