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。
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。
基于原始的阿里云计算平台产技文档,搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地,将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%,答疑采纳率70+%,显著提升答疑效率。
本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案,随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节,最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。
RocketMQ ACL 2.0 不管是在模型设计、可扩展性方面,还是安全性和性能方面都进行了全新的升级。旨在能够为用户提供精细化的访问控制,同时,简化权限的配置流程。欢迎大家尝试体验新版本,并应用在生产环境中。
通义灵码能够结合企业知识库的私域数据,生成贴合企业特点的回答。充分发挥检索增强技术的优势,构建高质量的企业知识数据以及合理的知识库权限管理是必不可少的。本文将为您详细介绍如何构造与管理一个高质量的企业知识库。
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层,以及其他各个软件中间件层的相互协同,因此了解大模型技术架构的全局视角,有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。