官方博客-第36页-阿里云开发者社区

  • 2024-09-26
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    Dataphin中集成SelectDB以支持报表分析和API查询

    本文介绍了一家零售企业如何利用SelectDB进行BI分析及数据服务API的查询。通过Dataphin的数据集成、SQL研发等功能,将CRM、ERP等系统数据汇聚加工,并推送至SelectDB构建销售数据集市层,以支持报表分析及API查询。SelectDB具备实时、统一、弹性及开放特性,适用于多种实时分析场景。文章详细描述了在Dataphin中集成SelectDB的整体方案、数据源配置、数据集成、数据开发及数据服务流程。

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  • 2024-10-12
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    做MySQL 的并发控制

    本文以 MySQL 8.0.35 的代码为例,尝试对 MySQL 中的并发访问控制进行一个整体的介绍。

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  • 2024-11-21
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    剖析大模型连“Strawberry”的“r”都数不对的原因

    本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理,并解释了为什么会导致这些问题,接着我们利用CoT(思维链)方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因,最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。

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  • 2024-05-15
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    智能客服对话系统解决方案

    针对问题咨询场景中出现大量相关领域的问题,PAI提供了智能客服对话系统解决方案,以降低客户等待时间和人工客服成本。本文以汽车售前咨询业务领域为例,介绍如何基于人工智能算法,快速构建智能客服对话系统。

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  • 【深度】企业 AI 落地实践(四):如何构建端到端的 AI 应用观测体系

    本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。

  • 2024-05-15
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    实践教程之快速安装部署PolarDB-X

    PolarDB-X 为了方便用户体验,提供了免费的实验环境,您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验,PolarDB-X 也提供免费的视频课程,手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。

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  • 2024-05-15
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    从Citus深度解密如何基于PostgreSQL做分布式数据库

    前言分布式数据库能够解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等单机数据库瓶颈难题,当业务体量即将突破单机数据库承载极限和单表过大导致性能、维护问题时,分布式数据库是解决上述问题的高性价比方案。数据库作为分布式改造的最大难点,就是"和使用单机数据库一样使用分布式数据库",这也一直是广大...

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  • Dify 开发者必看:如何破解 MCP 集成与 Prompt 迭代难题?

    Dify 是面向 AI 时代的开源大语言模型应用开发平台,GitHub Star 数超 10 万,为 LLMOps 领域增长最快项目之一。然而其在 MCP 协议集成、Prompt 敏捷调整及运维配置管理上存在短板。Nacos 3.0 作为阿里巴巴开源的注册配置中心,升级支持 MCP 动态管理、Prompt 实时变更与 Dify 环境变量托管,显著提升 Dify 应用的灵活性与运维效率。通过 Nacos,Dify 可动态发现 MCP 服务、按需路由调用,实现 Prompt 无感更新和配置白屏化运维,大幅降低 AI 应用开发门槛与复杂度。

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