最近,通义灵码上线 MCP(ModelScope Cloud Platform)功能,从之前代码生成及修改的基础功能,到可以使用MCP服务连接更多功能,开发者可以实现从 代码爬取、模型推理到应用部署
本文侧重于能力总结和实操搭建部分,从大模型应用的多个原子能力实现出发,到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。
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。
本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具,我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬,并且我们提供了一种批处理文档比对的方案
本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
Qwen3-Coder 是通义千问最新开源的 AI 编程大模型正式开源,拥有卓越的代码和 Agent 能力,在多领域取得了开源模型的 SOTA 效果。PAI 已支持最强版本 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 的云上一键部署。
本文将深入剖析 MCP Server 的五种主流架构模式,并结合 Nacos 服务治理框架,为企业级 MCP 部署提供实用指南。