官方博客-第28页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    Yuan2.0大模型,联合向量数据库和Llama-index,助力检索增强生成技术

    本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证,用更小规模的模型达到更好的效果。

  • 2024-05-15
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    AIGC训练场景下的存储特征研究

    在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。

  • 2024-05-15
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    百亿大规模图在广告场景的应用

    这篇摘要主要介绍了美团外卖在搜索推荐业务中如何利用图技术解决挑战,包括外卖广告搜索推荐业务的介绍、异构大图的演进、大规模图引擎的建设,以及系统的总结和展望。

  • 2024-05-15
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    OpenKruise v1.6 版本解读:增强多域管理能力

    OpenKruise 在 2024.3 发布了最新的 v1.6 版本(ChangeLog),本文对新版本的核心特性做整体介绍。

  • 2024-06-03
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    一站式链路追踪:阿里云的端到端解决方案

    端到端链路追踪是覆盖全部关联 IT 系统,能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。而真正实现端到端链路追踪,需要解决三个难题:链路插桩、链路采集与加工、链路上下文透传。阿里云 ARMS 目前已支持全链路端到端追踪,快来查看转发吧~

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  • 2024-07-09
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    阿里云百炼应用实践系列-基于LlamaIndex的文档问答助手

    本文以阿里云百炼官方文档问答助手为例,介绍如何基于阿里云百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于阿里云百炼平台的底座能力,以官方帮助文档为指定知识库,搭建了问答服务,支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码,供开发者参考。

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    基于RAG搭建企业级知识库在线问答

    本文介绍如何使用搜索开发工作台快速搭建基于RAG开发链路的知识库问答应用。

  • 2024-11-21
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    “无”中生有:基于知识增强的RAG优化实践

    本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。

  • 2024-11-21
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    剖析大模型连“Strawberry”的“r”都数不对的原因

    本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理,并解释了为什么会导致这些问题,接着我们利用CoT(思维链)方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因,最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。

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