阿里云通义灵码团队与重庆大学合作的研究论文被 FSE Industry 2024 (CCF A) 录用,该论文通过对阿里云开发的智能编码插件进行实证调查,主要探讨了在智能编码助手中的代码搜索问题,点击本文查看论文详解。
在数字化转型的大潮中,云计算成为推动创新和优化业务流程的关键力量。作为阿里巴巴集团的核心产品之一,函数计算(Function Compute)引领着 Serverless 计算的新时代。本文将深入探讨函数计算如何通过技术革新实现提效降本,以及其在 AI 业务、数据处理和 Web 应用等多个领域的广泛应用。
针对问题咨询场景中出现大量相关领域的问题,PAI提供了智能客服对话系统解决方案,以降低客户等待时间和人工客服成本。本文以汽车售前咨询业务领域为例,介绍如何基于人工智能算法,快速构建智能客服对话系统。
随着企业业务云化进程逐渐进入深水区,简单地使用云上资源出入公网已经无法满足业务的诉求,安全、成本、权限、监控等诉求的迭代,需要企业有系统性地视角来考虑如何做好公网出入口(DMZ)的规划设计。
阿里云CDN下载加速解决方案旨在通过全球调度中心智能化地将客户端的下载请求精准调度到分布于全球的最优CDN边缘节点,同时依托海量带宽储备及强大的CDN控制逻辑让企业省心省力地为用户带来极速下载体验,助力企业获得更大的市场回报。
本文为第一期「实战派」有奖征文优秀作品,在ECS或轻量应用服务器上通过宝塔面板实现SpringBoot项目,并使用域名公网访问。
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
Dify 是面向 AI 时代的开源大语言模型应用开发平台,GitHub Star 数超 10 万,为 LLMOps 领域增长最快项目之一。然而其在 MCP 协议集成、Prompt 敏捷调整及运维配置管理上存在短板。Nacos 3.0 作为阿里巴巴开源的注册配置中心,升级支持 MCP 动态管理、Prompt 实时变更与 Dify 环境变量托管,显著提升 Dify 应用的灵活性与运维效率。通过 Nacos,Dify 可动态发现 MCP 服务、按需路由调用,实现 Prompt 无感更新和配置白屏化运维,大幅降低 AI 应用开发门槛与复杂度。