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。
本文由日志关键词告警出发,介绍了使用SLS进行关键词监控告警配置,并且介绍了几种常见的配置方法,可以覆盖关键词监控的大部分场景。
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。
目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷,但在业务使用过程中,大多含有性能瓶颈的SQL,主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。本文结合业界对大数据SQL的使用与优化,尝试给出相对系统性的解决方案。
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.
ChatTTS是一款针对对话场景的文本转语音模型,支持英中两种语言,训练数据超过10万小时。ChatTTS可通过WebUI和API访问。阿里云的资源编排服务(ROS)提供了一键部署ChatTTS到云端的方案,用户只需在ROS控制台配置模板参数,如区域和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取ChatTTS服务地址。ROS利用IaC理念自动化部署云资源和应用,提高了部署效率和稳定性。
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。
本篇为下篇,主要对MySQL内存限制特性进行解读,代码基于8.0.28。本文将围绕该项工作的改动、设计实现等方面展开介绍。