如何基于向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot。
广义上的链路成本，既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销，也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解，本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本，人力成本将在下一小节（效率）进行介绍。
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生，降低成本并提供无限容量，通过将存储层分离，使用ESSD作为WAL，OSS作为主存储，实现了成本降低和性能优化。此外，它利用弹性伸缩和抢占式实例，减少了70%的计算成本，并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且，AutoMQ与Apache Kafka相比，能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升，且完全兼容Kafka API。
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.
基于 Stable Diffusion Serverless API 解决方案搭建 AI 文字生成应用，支持并发出图。
本篇为系列第2篇，分享在支付宝支付数据链路改造升级过程中，针对数据倾斜的优化实践新方法，在解决数据倾斜问题的同时，还能兼顾更优的计算性能！
最近一年，小玉所在的业务部门发起了轰轰烈烈的微服务化运动，大量业务中台应用被拆分成更细粒度的微服务应用。为了迎接即将到来的双十一大促重保活动，小玉的主管让她在一周内梳理出订单中心的全局关键上下游依赖，提前拉...
