近期,阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba(项目 Github 仓库地址:alibaba/spring-ai-alibaba),Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建,是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践,提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案,帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性,并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba,提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
通过遵循以上最佳实践,可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统,为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面,能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
本文讲述了作者团队在阿里云的服务领域Agent是如何设计与实践的,以及到目前为止的一些阶段性成果,作者做出了总结和整理。
本文深入探讨了Agent智能体的概念、技术挑战及实际落地方法,涵盖了从狭义到广义的Agent定义、构建过程中的四大挑战(效果不稳定、规划权衡、领域知识集成、响应速度),并提出了相应的解决方案。文章结合阿里云服务领域的实践经验,总结了Agent构建与调优的完整路径,为推动Agent在To B领域的应用提供了有价值的参考。
本文将用通俗易懂的语言,带你从战略(宏观)和战术(微观)两个层次掌握大模型提示词的常见技巧,真正做到理论和实践相结合,占领 AI 运用的先机。
Dify是一款开源的大模型应用开发平台,支持通过可视化界面快速构建AI Agent和工作流。然而,Dify本身缺乏定时调度与监控报警功能,且执行记录过多可能影响性能。为解决这些问题,可采用Dify Schedule或XXL-JOB集成Dify工作流。Dify Schedule基于GitHub Actions实现定时调度,但仅支持公网部署、调度延时较大且配置复杂。相比之下,XXL-JOB提供秒级调度、内网安全防护、限流控制及企业级报警等优势,更适合大规模、高精度的调度需求。两者对比显示,XXL-JOB在功能性和易用性上更具竞争力。
阿里云开源 Spring AI Alibaba,旨在帮助 Java 开发者快速构建 AI 应用,共同构建物理新世界。