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设计与构建 FinOps 流程、团队、体系与目标
企业 FinOps 实施不是一蹴而就的项目，如果您正在推进企业云原生 FinOps 落地，除了选择合适的技术手段，企业内部的流程和体系建设也尤为重要。
阿里云百炼应用实践系列-AI助手快速搭建
本文主要介绍如何基于百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于百炼平台的能力，以官方帮助文档为参考，搭建了一个以便全天候（7x24）回应客户咨询的AI助手，介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
阿里云百炼应用实践系列-10分钟在企业微信中集成一个 AI 助手
在阿里云平台上，您只需十分钟，无需任何编码，即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询，解答各类问题，尤其擅长处理私域问题，从而成为您企业的专属助手，有效提升用户体验及业务竞争力。
详解MySQL字符集和Collation
MySQL支持了很多Charset与Collation，并且允许用户在连接、Server、库、表、列、字面量多个层次上进行精细化配置，这有时会让用户眼花缭乱。本文对相关概念、语法、系统变量、影响范围都进行了详细介绍，并且列举了有可能让字符串发生字符集转换的情况，以及来自不同字符集的字符串进行比较等操作时遵循的规则。对于最常用的基于Unicode的字符集，本文介绍了Unicode标准与MySQL中各个字符集的关系，尤其详细介绍了当前版本(8.0.34)默认字符集utf8mb4。
Apache RocketMQ 批处理模型演进之路
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件，为进一步提升性能，RocketMQ 进行了索引构建流水线改造，同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程，提供了更简便的使用体验，快点击本文查看详情及配置展示~
阿里云百炼应用实践系列-10分钟构建能主动提问的智能导购
通过使用“百炼”平台，您可以快速构建一个多代理（Multi-Agent）架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求，收集详细信息后，利用“百炼”的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索，为顾客推荐最合适的产品。
一文掌握大模型提示词技巧：从战略到战术
本文将用通俗易懂的语言，带你从战略（宏观）和战术（微观）两个层次掌握大模型提示词的常见技巧，真正做到理论和实践相结合，占领 AI 运用的先机。
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。
基于阿里云函数计算（FC）x 云原生 API 网关构建生产级别 LLM Chat 应用方案最佳实践
本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat和阿里云函数计算（FC）构建企业生产级别LLM Chat应用。实现同一个WebChat中既可以支持自定义的Agent，也支持基于Ollama部署的开源模型场景。