官方博客-第12页-阿里云开发者社区

  • 2025-03-06
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    一招解决数据库中报表查询慢的痛点

    本文旨在解决传统数据库系统如PostgreSQL在处理复杂分析查询时面临的性能瓶颈问题。

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  • 2025-04-03
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    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。

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  • 2025-04-17
    667

    MCP 的 AI 好搭档

    本文介绍了MCP(模型上下文协议)及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出,通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离,解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程,并分析了其面临的挑战,如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案,提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后,文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程,帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。

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  • 2022-04-02
    29316

    【ECS最佳实践】ECS+RDS构建云服务器主动防御系统部署开源蜜罐系统Hfish及ECS周边功能测试

    我已经是阿里云ECS产品的老用户了,阿里的云计算产品性能可靠性毋庸置疑,这次分享一个开源蜜罐系统Hfish的单节点搭建,并围绕ECS周边的技术功能做个简单举例。

  • 2025-03-14
    977

    大模型无缝切换,QwQ-32B和DeepSeek-R1 全都要

    通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型,拥有320亿参数,性能媲美DeepSeek-R1(6710亿参数)。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行,并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换,涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外,还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能,帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题,提升大模型应用的稳定性和效率。

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  • 2025-05-15
    878

    MCP Server On FC之旅2: 从0到1-MCP Server市场构建与存量OpenAPI转MCP Server

    本文介绍了将社区主流STDIO MCP Server一键转为企业内可插拔Remote MCP Server的方法,以及存量API智能化重生的解决方案。通过FunctionAI平台模板实现STDIO MCP Server到SSE MCP Server的快速部署,并可通过“npx”或“uvx”命令调试。同时,文章还探讨了如何将OpenAPI规范数据转化为MCP Server实例,支持API Key、HTTP Basic和OAuth 2.0三种鉴权配置。该方案联合阿里云百练、魔搭社区等平台,提供低成本、高效率的企业级MCP Server服务化路径,助力AI应用生态繁荣。

  • 2025-08-08
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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。

  • 2023-08-22
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    深度优化 | PolarDB-X 基于向量化SIMD指令的探索

    本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践,包括基本用法及实现原理,以及在具体算子实现中的思考和沉淀。

  • 2024-11-07
    1659

    白话文讲解大模型| Attention is all you need

    本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档,我们期望为读者提供一个全面的理解,帮助大家掌握大模型的工作原理,增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。

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