官方博客-第7页-阿里云开发者社区

  • 2024-11-01
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    探索LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法

    文章详细讨论了如何确保大型语言模型(LLMs)输出结构化的JSON格式,这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。

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  • 2025-05-08
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    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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  • 43659

    基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统

    基于原始的阿里云计算平台产技文档,搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地,将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%,答疑采纳率70+%,显著提升答疑效率。

  • 2025-05-15
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    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。

  • 实时数仓Hologres OLAP场景核心能力介绍

    Hologres提供统一、实时、弹性、易用的一站式实时数仓引擎,解决复杂OLAP难题。

  • 2024-11-14
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    万字干货|复杂表格多Agent方案:从LLM洞察、系统性 思考到实践经验总结

    笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点,结合大模型的哲学三问(“是谁、从哪里来、到哪里去”),穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断,以及面向公共云LLM的建设模式思考,并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。

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  • 2024-11-29
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    作为开发者,我如何提高任务型大模型应用的响应性能

    本文基于实际场景,分享了作为开发者提高大模型响应性能的四个实用方法。

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  • 2024-05-15
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    通义千问API:让大模型写代码和跑代码

    基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。

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