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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。
LangChain+通义千问+AnalyticDB向量引擎保姆级教程
本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。
网络安全视角：从地域到账号的阿里云日志审计实践
日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求，打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用，一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品，另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外，还可通过报表分析和告警配置，主动发现潜在的安全威胁，增强云上资产安全。
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统，结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性，并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件，实现图数据和向量数据的统一存储与检索，提升了RAG系统的性能和效果。
深度｜大模型时代下，基于湖仓一体的数据智能新范式
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
一文梳理我们是如何打造出国内领先的 AI 编程助手「通义灵码」
大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能，通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手，通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能，能达到毫秒级的响应速度。目前，通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用，阿里云也在探索多智能体产品，即 AI 程序员，助力数字世界的蓬勃发展，颠覆 IT 生产力。
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~