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PolarDB-X on OSS: 冷热数据分离存储
在即将发布的PolarDB-X 5.4.14版本中，我们将基于OSS存储服务，推出冷热数据分离存储这一新功能。在这一功能的基础上，您可以便捷地将冷数据从源表中剥离出来，归档至更低成本的OSS中，形成一张归档表；归档表支持高效的主键与索引点查、复杂分析型查询，满足高可用、MySQL兼容性和任意时间点闪回等特性。您可以像访问MySQL表一样来访问归档表，也可以用开源大数据产品接入OSS的归档数据。
5 大场景上手通义灵码企业知识库问答
通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能：RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成的能力，本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。
打破传统叙事逻辑，构建基于原子化任务的人机交互
在复杂中后台设计中，为解决配置变更影响多场景问题，提出结合正向和逆向信息架构，采用原子化任务，动态组合任务，降低用户和开发成本，优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
拥抱Data+AI｜破解电商7大挑战，DMS+AnalyticDB助力企业智能决策
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景，基于真实客户案例&最佳实践，展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点，将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论，为电商行业注入新的活力与效能。
智能调度、秒级弹性｜一文带你探索Compaction Service的进化之路
ADB MySQL的Compaction Service功能通过将Compaction任务从存储节点解耦至独立的弹性资源池执行，解决了资源隔离性弱、并发度低等问题，实现了资源消耗降低50%，任务执行时间平均减少40%，并支持按量付费，提升了系统的稳定性和成本效益。
大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
基于 AI 网关和 llmaz，提升 vLLM 推理服务可用性和部署易用性的实践
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务，并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力，构建稳定、高可用的大模型服务平台。