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用软硬协同设计下的飞天盘古降低存储系统开销
历经 15 载，如今的飞天盘古系统已迭代至第三代，数千万行代码和 1,000 余项专利，从大规模、到高性能、到高效能的分布式存储系统的演进，更高效地让数据中心成为一台计算机。
一文掌握大模型提示词技巧：从战略到战术
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。
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。
阿里云百炼应用实践系列-10分钟在企业微信中集成一个 AI 助手
在阿里云平台上，您只需十分钟，无需任何编码，即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询，解答各类问题，尤其擅长处理私域问题，从而成为您企业的专属助手，有效提升用户体验及业务竞争力。
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
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
面向AI场景的数据处理和数据检索
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节，其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战，模型训练环节需解决推理准确性问题，AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战，阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力，并升级数据索引功能支持向量检索，助力构建多模态检索应用。此外，还介绍了Serverless数据处理方案，可日均处理百亿级别文件，通过OSS数据索引能力，客户能快速构建RAG检索增强，同时实现多模态检索的搭建，显著提升AI应用的效能和用户体验。
ROS CDK魔法书：建立你的游戏王国（TypeScript篇）
在虚拟游戏的世界里，数字化的乐趣谱写着无数玩家的回忆。本文将指导您使用阿里云ROS CDK轻松将2048小游戏部署到云端。ROS CDK是一种强大的工具，允许您使用熟悉的编程语言定义和部署云资源，简化开发流程。此外，ECS（弹性计算服务）为您提供灵活且可扩展的计算资源，确保应用稳定运行。通过简单的环境配置和依赖安装，您可以快速创建和管理云资源，实现从本地到云端的无缝迁移。跟随本文指引，您将学会如何使用ROS CDK和ECS部署2048小游戏，并享受云端游戏的乐趣。
