官方博客-第6页-阿里云开发者社区

  • 2024-09-03
    3305

    【算法精讲系列】通义模型Prompt调优的实用技巧与经验分享

    本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。

  • 2025-03-27
    1059

    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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  • 2024-05-15
    282668

    深入浅出LangChain与智能Agent:构建下一代AI助手

    LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式,通过这个强大的框架,我们可以将复杂的技术任务简化,让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。

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  • 2024-05-15
    1287

    从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)

    本文主要以一个Java工程师视角,阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架(类比AI的操作系统)。

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  • 2024-08-16
    16178

    RAG效果优化:高质量文档解析详解

    本文介绍了如何通过高质量的文档解析提升RAG系统整体的效果。

  • 1108

    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。

  • 102952

    Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍

    通过Hologres+Flink构建易用、统一的企业级实时数仓。

  • 2024-11-29
    2003

    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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