10 月 21 日—11 月 29 日，三步轻松完成体验，即可获得精美电脑包，（活动期间每个工作日限量 30 个，先到先得）参与活动官网邀请挑战，更有罗马仕充电宝、帆布袋等好礼相送。
本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2]，来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据，进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关内容。
在业务场景中，日志数据可能存储在日志服务 Project 的不同 Logstore/MetricStore 中或不同地域的 Project 中。日志服务的数据集（StoreView）功能支持跨地域、跨 Store 联合查询和分析，让用户基于数据集就能高效便捷地查询分析全地域的数据，真正做到数据分析不受地域边界的限制。
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。
本文介绍了如何使用通义灵码编程智能体与高德 MCP 2.0 制作北京端午3天旅行攻略页面。首先需下载通义灵码 AI IDE 并获取高德申请的 key，接着通过添加 MCP 服务生成 travel_tips.html 文件，最终在手机端查看已发布上线的攻略。此外还详细说明了利用通义灵码打造专属 MCP 服务的过程，包括开发计划、代码编写、部署及连接服务等步骤，并提供了自由探索的方向及相关资料链接。
本篇不仅仅是介绍Spring循环依赖的原理，而且给出Spring不能支持的循环依赖场景与案例，对其进行详细解析，同时给出解决建议与方案，以后出现此问题可以少走弯路。
本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示，SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能，自定义仪表盘；SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据，建设完整统一的大模型可观测方案，为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。