随着大模型能力越来越强大,利用大语言模型进行智能答疑已经成为了一个非常普遍和常见的场景。然而,各个产品或业务方要能够准确有效地进行答疑,仅依靠大模型的通用能力是远远不够的,这时候利用私有领域FAQ文档进行大模型的检索增强生成往往可以有效解决上述问题。
鸿蒙操作系统(HarmonyOS)上的日志服务(SLS)SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力,旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。
Flowise 是一个开源低代码平台,用于构建定制化的 LLM 流程和 AI 代理。阿里云的 Resource Orchestration Service (ROS) 提供了一键部署 Flowise 到 ECS 实例的方案。用户只需在 ROS 控制台配置模板参数,如可用区和实例类型,即可完成部署。部署后,从资源栈输出获取 Flowise 服务地址以开始使用。ROS 模板定义了 VPC、ECS 实例等资源,并通过 ROS 自动化部署,简化了云上资源和应用的管理。
论文提出的Flux通过使用AI技术将短时和长时查询解耦进行自动弹性,解决了云数据仓库的性能瓶颈,同时支持了资源按需预留。Flux优于传统的方法,查询响应时间 (RT) 最多可减少75%,资源利用率提高19.0%,成本开销降低77.8%。
iLogtail 作为日志、时序数据采集器,在 2.0 版本中,全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理,介绍了如何编写 SPL 语句,从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式,帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。