本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
Anolis OS 作为国内首个正式提供 OpenVINO 开发包和镜像的服务器端操作系统，推动国内 AI 推理生态和能力的升级。
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
如何充分发挥 SQL 能力，是本篇文章的主题。本文尝试独辟蹊径，强调通过灵活的、发散性的数据处理思维，就可以用最基础的语法，解决复杂的数据场景。
端到端链路追踪是覆盖全部关联 IT 系统，能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。而真正实现端到端链路追踪，需要解决三个难题：链路插桩、链路采集与加工、链路上下文透传。阿里云 ARMS 目前已支持全链路端到端追踪，快来查看转发吧~
本文主要讲述在处理票据信息结构化提取任务时，如何结合OCR（光学字符识别）技术和多模态大模型Qwen-VL来提高票据信息提取的准确性和效率。
本次分享意在帮助用户更加全面、深入地了解百炼的核心产品能力，并通过实际操作学会如何快速将大模型与自己的系统及应用相结合。主要包括以下三个方面： 1. 阿里云百炼产品定位和能力简介 2. 知识检索 RAG 智能体应用能力和优势 3. 最佳落地案例实践分享