官方博客-第12页-阿里云开发者社区

  • 2024-09-04
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    【算法精讲系列】MGTE系列模型,RAG实施中的重要模型

    检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。

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  • 2024-11-29
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    【由浅到深】从神经网络原理、Transformer模型演进、到代码工程实现

    阅读这个文章可能的收获:理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。

  • 2025-01-09
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    阿里云百炼xWaytoAGI共学课DAY3 - 更热门的多模态交互案例带练,实操掌握AI应用开发

    本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用,特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景,如拍立淘、探一下和诗歌相机,展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。

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  • 2025-01-14
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    网络安全视角:从地域到账号的阿里云日志审计实践

    日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求,打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用,一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品,另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外,还可通过报表分析和告警配置,主动发现潜在的安全威胁,增强云上资产安全。

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  • Post-Training on PAI (4):模型微调SFT、DPO、GRPO

    阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。

  • 2025-08-05
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    如何实现 AI Agent 自主发现和使用 MCP 服务 —— Nacos MCP Router 部署最佳实践

    Nacos社区推出MCP Router与MCP Registry开源解决方案,助力AI Agent高效调用外部工具。Router可智能筛选匹配的MCP Server,减少Token消耗,提升安全性与部署效率。结合Nacos Registry实现服务自动发现与管理,简化AI Agent集成复杂度。支持协议转换与容器化部署,保障服务隔离与数据安全。提供智能路由与代理模式,优化工具调用性能,助力MCP生态普及。

  • 2025-09-29
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    SLS Copilot 实践:基于 SLS 灵活构建 LLM 应用的数据基础设施

    本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践,展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。

  • 2023-09-18
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    一次访问Redis延时高问题排查与总结(2)

    本文是一次访问Redis延时高问题排查与总结的续篇,主要讲述了当时没有发现的一些问题和解决方案。

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  • 2024-05-15
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    深度剖析 RocketMQ 5.0,架构解析:云原生架构如何支撑多元化场景?

    了解 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览;然后我们会从集群角度出发,从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互;学习 RocketMQ 如何实现数据的存储,数据的高可用,如何利用云原生存储进一步提升竞争力。

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