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2024-09-03
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速成RAG+Agent框架大模型应用搭建
本文侧重于能力总结和实操搭建部分，从大模型应用的多个原子能力实现出发，到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。
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2025-09-29
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SLS Copilot 实践：基于 SLS 灵活构建 LLM 应用的数据基础设施
本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践，展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。
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2024-05-15
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Paimon 与 Spark 的集成（二）：查询优化
通过一系列优化，我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%，已基本和 Parquet x Spark 持平，本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。
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2025-02-07
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浏览量超 10w 的热图，描述 RAG 的主流架构
大模型性能的持续提升，进一步挖掘了 RAG 的潜力，RAG 将检索系统与生成模型相结合，带来诸多优势，如实时更新知识、降低成本等。点击本文，为您梳理 RAG 的基本信息，并介绍提升大模型生成结果的方法，快一起看看吧~
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2024-05-15
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深入浅出LangChain与智能Agent：构建下一代AI助手
LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式，通过这个强大的框架，我们可以将复杂的技术任务简化，让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。
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2024-05-15
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大模型推理优化实践：KV cache复用与投机采样
在本文中，我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略：多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现，并分享一些实现时的关键技巧。
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2025-04-11
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AI开源框架：让分布式系统调试不再"黑盒"
Ray是一个开源分布式计算框架，专为支持可扩展的人工智能（AI）和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算，使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景，并构建了丰富而成熟的技术生态。
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