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Spring Cloud+Nacos+KMS 动态配置最佳实践
本文讲述了 Spring Cloud 应用中结合 Nacos 实现了运行期配置动态更新的功能，以及在此基础上结合 KMS 在不改动代码的情况下对应用使用的敏感配置进行保护，解决将配置迁移到 Nacos 中可能存在的数据安全顾虑，并对其底层工作原理做了简单介绍。
【阅读十分钟，百分百成功】——通过大模型实现对客服回答的质量评估
本文章基于业务实践，总结有关客服质检场景的解决方案和处理经验，为相似场景提供可行的借鉴方法。
详解智能编码在前端研发的创新应用
接下来，人与智能体的交互将变得更为紧密，比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的，从依赖人类到依赖超大规模算力的转变，可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力，这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量，是否可以缩短研发周期并提高效率，还有创造出更优质的软件并持续发展，这无疑是肯定的。
AI 推理场景的痛点和解决方案
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
Nacos托管LangChain应用Prompts和配置，助力你的AI助手快速进化
AI 应用开发中，总有一些让人头疼的问题：敏感信息（比如 API-KEY）怎么安全存储？模型参数需要频繁调整怎么办？Prompt 模板改来改去，每次都得重启服务，太麻烦了！别急，今天我们就来聊聊如何用 Nacos 解决这些问题。
通过 MCP 构建企业级数据分析 Agent
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP（模型上下文协议）标准化接口，解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力，支持实时数据接入和湖仓一体分析；函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境；Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground，实现高效的服务化部署，帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent，优化数据分析流程并降低成本。
基于 AI 网关和 llmaz，提升 vLLM 推理服务可用性和部署易用性的实践
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务，并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力，构建稳定、高可用的大模型服务平台。
LangChain+通义千问+AnalyticDB向量引擎保姆级教程
本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。
内附原文｜详解SIGMOD’24最佳论文：PolarDB破解多主架构经典难题
在今年的SIGMOD会议上，阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award，这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库，本文将介绍这篇论文的具体细节。
