大模型性能的持续提升,进一步挖掘了 RAG 的潜力,RAG 将检索系统与生成模型相结合,带来诸多优势,如实时更新知识、降低成本等。点击本文,为您梳理 RAG 的基本信息,并介绍提升大模型生成结果的方法,快一起看看吧~
本文介绍了从Istio+k8s环境迁移到阿里云ASM+ACK环境的渐进式方法,通过配置虚拟服务和入口服务实现新老集群间的服务调用与流量转发,确保业务连续性与平滑迁移
本文详细介绍了阿里云应用服务器如何助力传统J2EE应用实现智能化升级。文章分为三部分:第一部分阐述了传统J2EE应用在智能化转型中的痛点,如协议鸿沟、资源冲突和观测失明;第二部分展示了阿里云应用服务器的解决方案,包括兼容传统EJB容器与微服务架构、支持大模型即插即用及全景可观测性;第三部分则通过具体步骤说明如何基于EDAS开启J2EE应用的智能化进程,确保十年代码无需重写,轻松实现智能化跃迁。
我已经是阿里云ECS产品的老用户了,阿里的云计算产品性能可靠性毋庸置疑,这次分享一个开源蜜罐系统Hfish的单节点搭建,并围绕ECS周边的技术功能做个简单举例。
本文介绍如何使用函数计算 GPU 实例闲置模式低成本、快速的部署 Google Gemma 模型服务。
PolarDB Serverless如何在0.5秒内实现跨机迁移?
ZooKeeper 作为应用的核心中间件在业务流程中存储着敏感数据,具有关键作用。正确且规范的使用方法对确保数据安全至关重要,否则可能会因操作不当而导致内部数据泄露,进而带来严重的安全风险。因此,在日常的 ZooKeeper 运维和使用过程中,标准化和安全的操作对于加强企业安全防护和能力建设显得格外关键。为了实现这一目标,MSE 提供了一整套标准化流程,帮助用户以更安全、更简便的方式使用 ZooKeeper,从而加速企业安全能力的提升同时最大程度地降低在变更过程中可能出现的风险。
RocketMQ 作为一款流行的分布式消息中间件,被广泛应用于各种大型分布式系统和微服务中,承担着异步通信、系统解耦、削峰填谷和消息通知等重要的角色。随着技术的演进和业务规模的扩大,安全相关的挑战日益突出,消息系统的访问控制也变得尤为重要。然而,RocketMQ 现有的 ACL 1.0 版本已经无法满足未来的发展。因此,我们推出了 RocketMQ ACL 2.0 升级版,进一步提升 RocketMQ 数据的安全性。本文将介绍 RocketMQ ACL 2.0 的新特性、工作原理,以及相关的配置和实践。
本文主要围绕ES核心特性:分布式存储特性和分析检索能力,介绍了概念、原理与实践案例,希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。