官方博客-第6页-阿里云开发者社区

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    Excel数据治理新思路:引入智能体实现自动纠错【Python+Agent】

    本文介绍如何利用智能体与Python代码批量处理Excel中的脏数据,解决人工录入导致的格式混乱、逻辑错误等问题。通过构建具备数据校验、异常标记及自动修正功能的系统,将数小时的人工核查任务缩短至分钟级,大幅提升数据一致性和办公效率。

  • 2024-05-15
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    Llama 3开源,魔搭社区手把手带你推理,部署,微调和评估

    Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。

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  • 2024-11-29
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    作为开发者,我如何提高任务型大模型应用的响应性能

    本文基于实际场景,分享了作为开发者提高大模型响应性能的四个实用方法。

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  • 2024-12-27
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    极简开发,极速上线:构建端到端大模型应用

    本文将以一个经典的 RAG(检索增强生成)知识问答系统为例,详细介绍从智能体设计到最终应用部署的全流程。

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  • 2025-08-08
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    Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理

    简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。

  • 2024-05-15
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    通义千问API:让大模型使用各种工具

    本章我们将通过一个简单的例子,揭示基于LangChain的Agent开发的秘密,从而了解如何扩展大模型的能力。

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  • 2024-09-04
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    【算法精讲系列】MGTE系列模型,RAG实施中的重要模型

    检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。

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  • 2024-06-24
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    从云原生视角看 AI 原生应用架构的实践

    本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。

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  • 2025-04-01
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    从 DeepSeek 敏感信息泄露谈可观测系统的数据安全预防

    探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式:权限精细化管控有效减少了潜在安全风险;接入层脱敏技术阻止敏感数据落库,提升了隐私保护;StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围,降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测,快速识别并阻断异常拖库行为,为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。

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