一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景,解决相关问题,本文我们会针对每个场景逐一说明。
探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式:权限精细化管控有效减少了潜在安全风险;接入层脱敏技术阻止敏感数据落库,提升了隐私保护;StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围,降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测,快速识别并阻断异常拖库行为,为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。
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。
阿里云云效是国内领先的一站式DevOps平台,提供代码全生命周期管理、智能化交付流水线及精细化研发管控,支持多种开发场景。本文详细介绍了从其他平台(如Coding)向云效迁移的完整方案,包括代码仓库、流水线、制品仓库及项目数据的迁移步骤,帮助用户实现高效、安全的平滑迁移,提升研发效率与协作能力。
本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版(以下简称ADB PG)的实际体验出发,介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务,并详细阐述ADB PG使用的优势技术,最后提供对应业务案例分析。
本文为大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
本系列文章是组内写给新人和实习生的 TCP入门系列教程,结合了理论和实践,本篇为第二篇,建议先读上篇《通过实验深入了解TCP 连接的建立和关闭》。
本文主要讲述通过 Nacos+Higress 的方案实现0代码改造将 Agent 连接到存量应用,能够显著降低存量应用的改造成本。