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。
通义灵码能够结合企业知识库的私域数据,生成贴合企业特点的回答。充分发挥检索增强技术的优势,构建高质量的企业知识数据以及合理的知识库权限管理是必不可少的。本文将为您详细介绍如何构造与管理一个高质量的企业知识库。
在绿色计算的大背景下,算力分配将朝着更加高效和智能的方向持续演进。本文将介绍阿里妈妈展示广告引擎在全局视角下优化算力分配的新探索,让在线引擎像变形金刚一样灵活强悍。算力在提倡节能减排,降本增效,追求绿色技术的大趋势下,充分利用好算力资源,尤其是在阿里妈妈展示广告引擎这种使用近百万core机器资源的业...
通过使用“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“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。
文章介绍了GPT-Sovits,一个开源的生成式语音模型,因其在声音克隆上的高质量和简易性而受到关注。阿里云函数计算(Function Compute)提供了一个快速托管GPT-Sovits的方法,让用户无需管理服务器即可体验和部署该模型。通过函数计算,用户可以便捷地搭建基于GPT-Sovits的文本到语音服务,并享受到按需付费和弹性扩展的云服务优势。此外,文章还列举了GPT-Sovits在教育、游戏、新能源等多个领域的应用场景,并提供了详细的步骤指导,帮助用户在阿里云上部署和体验GPT-Sovits模型。
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。
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。