本文详细阐述了Prompt的设计要素，包括引导语、上下文信息等，还介绍了多种Prompt编写策略，如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等，旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化，可逐步实现更优的Prompt设计。
本文介绍了Ganos H3的相关功能，帮助读者快速了解Ganos地理网格的重要特性与应用实践。H3是Uber研发的一种覆盖全球表面的二维地理网格，采用了一种全球统一的、多层次的六边形网格体系来表示地球表面，这种地理网格技术在诸多业务场景中得到广泛应用。Ganos不仅提供了H3网格的全套功能，还支持与其它Ganos时空数据类型进行跨模联合分析，极大程度提升了客户对于时空数据的挖掘分析能力。
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。
本文将用通俗易懂的语言，带你从战略（宏观）和战术（微观）两个层次掌握大模型提示词的常见技巧，真正做到理论和实践相结合，占领 AI 运用的先机。
上海经证科技有限公司为有效推进软件项目管理和开发工作，选择了阿里云云效作为 DevOps 解决方案。通过云效，实现了从 0 开始，到现在近百个微服务、数百条流水线与应用交付的全面覆盖，有效支撑了敏捷开发流程。
本文指导您使用阿里云DevOps工具云效，将Github中托管的代码部署在云服务器ECS中，使得用户能够在互联网公网中访问个人应用服务。文章来自云服务器ECS开发实践征文活动用户投稿，已获得作者（昵称秋天）授权发布。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
