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Flink 2.1 SQL：解锁实时数据与AI集成，实现可扩展流处理
简介：本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享，介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展，包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向，助力构建高效实时AI管道。
通义千问API：让大模型写代码和跑代码
基于前面三章的铺垫，本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具，还要实现让大模型能查询天气情况，最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
阿里云百炼应用实践系列-10分钟构建能主动提问的智能导购
通过使用阿里云百炼平台，您可以快速构建一个多代理（Multi-Agent）架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求，收集详细信息后，利用阿里云百炼的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索，为顾客推荐最合适的产品。
为大模型工程提效，基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践
本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案，随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节，最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。
Paimon 与 Spark 的集成（二）：查询优化
通过一系列优化，我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%，已基本和 Parquet x Spark 持平，本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。
【算法精讲系列】MGTE系列模型，RAG实施中的重要模型
检索增强生成（RAG）结合检索与生成技术，利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型，前者计算文本向量表示，后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型，具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性，显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能，并支持多语言和长文本处理，适用于各种复杂应用场景。
AI 推理场景的痛点和解决方案
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
通义灵码使用安装教程，3 分钟快速上手体验
通义灵码，是阿里云与通义实验室联合出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。目前个人版免费使用。
基于开源框架Spring AI Alibaba快速构建Java应用
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba，提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
