官方博客-第9页-阿里云开发者社区

  • 2025-09-24
    379

    配置驱动的动态 Agent 架构网络:实现高效编排、动态更新与智能治理

    本文所阐述的配置驱动智能 Agent 架构,其核心价值在于为 Agent 开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。

  • 2024-05-15
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    当 OpenTelemetry 遇上阿里云 Prometheus

    本文以构建系统可观测为切入点,对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异,重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。

  • 2024-05-15
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    为大模型工程提效,基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践

    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。

  • 2024-09-27
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    灵魂拷问-前端的作用--性能优化篇

    作者最近在尝试对负责的平台进行性能优化,本文整理了些前端性能优化的一些常见策略。

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  • 2024-11-29
    1153

    性能提升利器|PolarDB- X 超详细列存查询技术解读

    本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案,以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。

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  • 2024-12-24
    1294

    探索大型语言模型LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法

    本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型(LLMs)输出结构化的JSON格式,这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。

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  • 2025-03-27
    1147

    大模型联网搜索的短板与突破之路

    本文作者详细分析了当前大模型在联网搜索功能中存在的几个主要问题,并提供了具体的案例和解决方案。

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  • 2025-04-11
    1168

    AI开源框架:让分布式系统调试不再"黑盒"

    Ray是一个开源分布式计算框架,专为支持可扩展的人工智能(AI)和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算,使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景,并构建了丰富而成熟的技术生态。

  • 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。

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