在当今 GPT 技术盛行的时代，大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法，能够更精准地捕捉数据之间的语义关系，极大提升了信息检索的效果。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域，向量能够将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索，推动了智能推荐、内容检索、RAG 和知识库等应用的广泛普及。阿里云表格存储（Tablestore）的多元索引提供了向量检索能力。表格存储是一款 Serverless 的分布式结构化数据存储服务，诞生于 2009 年阿里云成立时，主要特点是分布式、Serverless 开箱即用、按量付费、水平扩展和查询功能丰富和性能优秀等。
Apache Paimon V0.9 版本即将发布，此版本带来了多项新特性并解决了关键挑战。Paimon自2022年从Flink社区诞生以来迅速成长，已成为Apache顶级项目，并广泛应用于阿里集团内外的多家企业。
了解 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览；然后我们会从集群角度出发，从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互；学习 RocketMQ 如何实现数据的存储，数据的高可用，如何利用云原生存储进一步提升竞争力。
ARMS RUM 是阿里云应用实时监控服务（ARMS）下的用户体验监控（RUM）产品，覆盖 Web/H5、各类平台小程序、Android、iOS、Flutter、ReactNative、Windows、macOS 等平台框架。接入 SDK 后会主动采集端侧页面性能、资源加载、API 调用、异常崩溃、卡顿、用户操作、系统信息等数据，还支持事件、日志、异常等数据按需自定义上报以满足业务数据分析需求，提供全面的性能分析、异常分析、产品分析、会话分析能力，帮助快速跟踪定位问题原因，提升产品用户使用体验。
从海量的日志数据中，按照各种灵活的条件进行即时查询搜索，是可观测场景下的基本需求。本文介绍了 SLS 新推出的高性能 SPL 日志查询模式，支持 Unix 风格级联管道式语法，以及各种丰富的 SQL 处理函数。同时通过计算下推、向量化计算等优化，使得 SPL 查询可以在数秒内处理亿级数据，并支持 SPL 过滤结果分布图、随机翻页等特性。
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍，让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息，实现 LLM 的个性化回复，提升问答的准确度。
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件，被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中，承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大，安全相关的挑战日益突出，消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而，RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此，我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版，进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理，以及相关的配置和实践。
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁（乐忱）分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长，指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年，高端企业级存储闪存占比约为25%，相较于欧美50%的比例，显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程，包括数据预处理、训练和推理的痛点，以及针对这些环节的存储解决方案，强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外，还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术，训练阶段的高性能存储架构，推理场景的加速器和AI Agent的应用，以及应对大数据业务的存储考量，如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
