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AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
使用 Higress 快速构建 AI 应用
Higress 基于企业内外的丰富场景沉淀了众多面向 AI 的功能，推出了 AI 原生的 API 网关形态并且全部开源。
阿里云百炼应用实践系列-10分钟在企业微信中集成一个 AI 助手
在阿里云平台上，您只需十分钟，无需任何编码，即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询，解答各类问题，尤其擅长处理私域问题，从而成为您企业的专属助手，有效提升用户体验及业务竞争力。
RAG效果优化：高质量文档解析详解
本文关于如何将非结构化数据（如PDF和Word文档）转换为结构化数据，以便于RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统使用。
万字干货｜复杂表格多Agent方案：从LLM洞察、系统性 思考到实践经验总结
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
ARMS 用户体验监控正式发布原生鸿蒙应用 SDK
阿里云 ARMS 用户体验监控（RUM）推出了针对原生鸿蒙应用的 SDK。SDK 使用 ArkTS 语言开发，支持页面采集、资源加载采集、异常采集及自定义采集等功能，能够全面监控鸿蒙应用的表现。集成简单，只需几步即可将 SDK 接入项目中，为鸿蒙应用的开发者提供了强有力的支持。
如何使用AnalyticDB PostgreSQL 版实现“一站式全文检索”业务
本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（以下简称ADB PG）的实际体验出发，介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务，并详细阐述ADB PG使用的优势技术，最后提供对应业务案例分析。
基于 EventBridge 构筑 AI 领域高效数据集成方案
本文深入探讨了AI时代数据处理的变革与挑战，分析了事件驱动架构（EventBridge）在AI数据处理中的技术优势，并结合实践案例，展示了其在多源数据接入、向量数据库优化、智能数据转换等方面的应用价值。