官方博客-第2页-阿里云开发者社区

  • 2024-10-17
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    阿里云开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba

    阿里云开源 Spring AI Alibaba,旨在帮助 Java 开发者快速构建 AI 应用,共同构建物理新世界。

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  • 2025-02-13
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    大模型意图识别工程化实践

    本文重点介绍大模型意图识别能力在智能电视核心链路中的落地过程和思考,对比了基础模型、RAG 、以及7b模型微调三种方案的优缺点。

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  • 2024-11-06
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    基于开源框架Spring AI Alibaba快速构建Java应用

    本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba,提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。

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  • 2025-08-05
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    如何实现 AI Agent 自主发现和使用 MCP 服务 —— Nacos MCP Router 部署最佳实践

    Nacos社区推出MCP Router与MCP Registry开源解决方案,助力AI Agent高效调用外部工具。Router可智能筛选匹配的MCP Server,减少Token消耗,提升安全性与部署效率。结合Nacos Registry实现服务自动发现与管理,简化AI Agent集成复杂度。支持协议转换与容器化部署,保障服务隔离与数据安全。提供智能路由与代理模式,优化工具调用性能,助力MCP生态普及。

  • 2024-08-16
    16299

    RAG效果优化:高质量文档解析详解

    本文介绍了如何通过高质量的文档解析提升RAG系统整体的效果。

  • 2025-05-08
    1651

    深度解析Agent实现,定制自己的Manus

    文章结合了理论分析与实践案例,旨在帮助读者系统地认识AI Agent的核心要素、设计模式以及未来发展方向。

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  • 2025-05-22
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    多快好省,Qwen3混合部署模式引爆MCP

    本文介绍了MCP(Model Context Protocol)与Qwen3模型的结合应用。MCP通过统一协议让AI模型连接各种工具和数据源,类似AI世界的“USB-C”接口。文中详细解析了MCP架构,包括Host、Client和Server三个核心组件,并说明了模型如何智能选择工具及工具执行反馈机制。Qwen3作为新一代通义千问模型,采用混合专家架构,具备235B参数但仅需激活22B,支持快速与深度思考模式,多语言处理能力覆盖119种语言。文章还展示了Qwen3的本地部署流程,以及开发和调试MCP Server与Client的具体步骤。

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  • 2024-05-15
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    通义千问API:让大模型使用各种工具

    本章我们将通过一个简单的例子,揭示基于LangChain的Agent开发的秘密,从而了解如何扩展大模型的能力。

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  • 2024-11-15
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    通义千问Qwen2.5-Coder 全系列来咯!强大、多样、实用

    千问团队开源了强大的 Qwen2.5-Coder 系列模型,涵盖 0.5B 到 32B 六种尺寸,旨在推动开放代码模型的发展。该系列模型在代码生成、修复和推理等方面表现出色,支持多种编程语言,并在多个基准测试中达到 SOTA 水平。此外,Qwen2.5-Coder 还提供了丰富的应用场景,如代码助手、Artifacts 和 Interpreter,满足不同开发者的需求。

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