本文主要介绍了阿里云OpenSearch在Text-to-SQL任务中的最新进展和技术细节。
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享,讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势,包括它在性能上超越 Filebeat 的能力,并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
为增强对 Python 应用,特别是 Python LLM 应用的可观测性,阿里云推出了 Python 探针,旨在解决 LLM 应用落地难、难落地等问题。助力企业落地 LLM。本文将从阿里云 Python 探针的接入步骤、产品能力、兼容性等方面展开介绍。并提供一个简单的 LLM 应用例子,方便测试。
随着云计算和人工智能(AI)技术的飞速发展,企业对于高效、灵活且成本效益高的解决方案的需求日益增长。本文旨在探讨 Serverless 架构与 AI 技术的结合,如何通过 Serverless 函数计算和 AI 开发平台,助力企业简化应用开发流程,减少企业 AI 业务试错成本,加速业务创新,为企业业务发展提供无限可能。
本文将演示如何使用事件总线(EventBridge),向量检索服务(DashVector),函数计算(FunctionCompute)结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2],来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说,我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据,进行实时的文本语义搜索,查询最相似的相关内容。
近年来,针对网站的攻击形式愈发多样,手段也变得更加隐蔽,使用浏览器拨测来监控服务的整个生命周期有助于及时发现攻击,保护核心业务链路不受损。阿里云监控浏览器拨测使用真实的浏览器进行拨测,通过提供丰富的断言能力和脚本录制能力护航服务的全生命周期和核心业务链路,助力开发者更好地监控服务的可用性,消除潜在风险。