本文将演示如何使用事件总线(EventBridge),向量检索服务(DashVector),函数计算(FunctionCompute)结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2],来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说,我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据,进行实时的文本语义搜索,查询最相似的相关内容。
这篇文章旨在提供技术深度和实践指南,帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分,我们将通过一些实际案例,进一步展示如何在不同场景中应用这项技术,提供更多实践启示。
本文围绕阿里云CSI(Container Storage Interface)镜像构建的实际案例,探讨了一系列优化容器镜像的最佳实践。
聚焦近日OpenAI的大规模K8s集群故障,介绍阿里云容器服务与可观测团队在大规模K8s场景下我们的建设与沉淀。以及分享对类似故障问题的应对方案:包括在K8s和Prometheus的高可用架构设计方面、事前事后的稳定性保障体系方面。
当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。