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。
在这个数字化时代,提供卓越的客户服务已成为企业脱颖而出的关键。为了满足这一需求,越来越多的企业开始探索人工智能(AI)助手的应用,以实现全天候(7x24)的客户咨询响应,全面提升用户体验和业务竞争力。本解决方案通过函数计算FC 和大模型服务平台百炼,为您提供一个高效便捷构建 AI 助手思路。
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
本方案利用函数计算 FC 部署 Web 应用,调用百炼模型服务实现 PPT 到视频的自动转换。视觉模型智能理解 PPT 图文内容,快速生成相匹配的解说词;文本模型对解说词进行优化,提高其可读性和吸引力;语音模型则根据解说词生成生动流畅的旁白音频。整个过程高度集成,只需一键操作,系统即可自动整合图片、文本和音频素材,快速生成对应讲解视频。
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层,以及其他各个软件中间件层的相互协同,因此了解大模型技术架构的全局视角,有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型,新增Qwen2.5-Max和QWQ模型,支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B,在数学、代码及通用能力上表现卓越,性能媲美DeepSeek-R1,且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查,大幅提升开发效率。跨语言编程示例中,成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本,2.0支持多款模型,丰富上下文类型,具备多文件修改能力。总结显示,AI程序员生成代码准确度高,但需参考现有工程风格以确保一致性,错误排查功能强大,适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
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。
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP(模型上下文协议)标准化接口,解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力,支持实时数据接入和湖仓一体分析;函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境;Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground,实现高效的服务化部署,帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent,优化数据分析流程并降低成本。