为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景,本文介绍 ComfyUI API Serverless 版解决方案,通过使用该方案,用户可以充分利用 ComfyUI +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用,期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。
本文所阐述的配置驱动智能 Agent 架构,其核心价值在于为 Agent 开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。
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。
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。
无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能,还是其特有的OLAP分析与AI能力,通过MCP协议向LLM开放接口后,显著降低了用户使用门槛,更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础
本文以构建系统可观测为切入点,对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异,重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。
在今年的SIGMOD会议上,阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award,这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库,本文将介绍这篇论文的具体细节。
在 Spring Cloud 应用中可以非常低成本地集成 Nacos 实现配置动态刷新,在应用程序代码中通过 Spring 官方的注解 @Value 和 @ConfigurationProperties,引用 Spring enviroment 上下文中的属性值,这种用法的最大优点是无代码层面侵入性,但也存在诸多限制,为了解决问题,提升应用接入 Nacos 配置中心的易用性,Spring Cloud Alibaba 发布一套全新的 Nacos 配置中心的注解。