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现身说法，AI小白的大模型学习路径
写这篇文章的初衷：作为一个AI小白，把我自己学习大模型的学习路径还原出来，包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料，通过一篇文章给串起来，对大模型建立起一个相对体系化的认知，才能够在扑面而来的大模型时代，看出点门道。
基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。
使用阿里云KMS产品针对 Springboot 接口参数加密解密功能
针对Springboot里面使用开源工具使用加解密，替换成阿里云KMS产品进行加解密；
通义灵码 Rules 库合集来了，覆盖Java、TypeScript、Python、Go、JavaScript 等
通义灵码新上的外挂 Project Rules 获得了开发者的一致好评：最小成本适配我的开发风格、相当把团队经验沉淀下来，是个很好功能……
大模型推理主战场：通信协议的标配
DeepSeek加速了模型平权，大模型推理需求激增，性能提升主战场从训练转向推理。SSE（Server-Sent Events）和WebSocket成为大模型应用的标配网络通信协议。SSE适合服务器单向推送实时数据，如一问一答场景；WebSocket支持双向实时通信，适用于在线游戏、多人协作等高实时性场景。两者相比传统HTTPS协议，能更好地支持流式输出、长时任务处理和多轮交互，满足大模型应用的需求。随着用户体量扩大，网关层面临软件变更、带宽成本及恶意攻击等挑战，需通过无损上下线、客户端重连机制、压缩算法及安全防护措施应对。
【算法精讲系列】通义模型Prompt调优的实用技巧与经验分享
本文详细阐述了Prompt的设计要素，包括引导语、上下文信息等，还介绍了多种Prompt编写策略，如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等，旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化，可逐步实现更优的Prompt设计。
速成RAG+Agent框架大模型应用搭建
本文侧重于能力总结和实操搭建部分，从大模型应用的多个原子能力实现出发，到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。