很多平台类应用或系统(如电商CRM平台、仓库订单平台等等),它们的服务模型是围绕用户维度(这里的用户维度可以是一个卖家或品牌,可以是一个仓库,等等)展开的。因此,这类型的平台业务,为了支持业务系统的水平扩展性,业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
如何充分发挥 SQL 能力,是本篇文章的主题。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。
通过阿里云的KMS产品针对文件或者证书文件进行签名验签,可以有效解决攻击者针对敏感文件、重要文件在传输过程中被篡改,其次可以实现证书双向认证过程中的证书合法性校验,真正做到传输链路安全。
基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming)
近日,元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B, 采用混合专家模型架构 (Mixture of Experts),激活参数4.2B,效果即可媲美13B模型。该模型全开源,无条件免费商用,支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用,推动低成本部署。