日志数据格式可能是多样且复杂的,iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持,在日志处理场景下,可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理,从配置交互和性能上,都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中,欢迎大家体验和使用。
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍,让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息,实现 LLM 的个性化回复,提升问答的准确度。
祝贺 Nacos 社区 Star 数突破 30000!值此时机,回顾过去的两年时间,Nacos 从 2.0.4 版本演进到了 2.4.2 版本,基本完成了当初构想的高性能、易拓展的目标,并且对产品的易用性和安全性进行了提升,同时优化了新的官网,并进行了多语言和更多生态支持。未来,Nacos 会向更安全、更泛化、更云原生的 Nacos3.0 演进。
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。
在 iLogtail 开源两周年这一里程碑时刻,我们邀请到了两位社区 Committer 进行分享,揭秘这些开发者如何在日常工作中与 iLogtail 结缘,又如何在业余时间里为项目添砖加瓦,推动其不断向前发展~
SQL 作为 SLS 基础功能,每天承载了用户大量日志数据的分析请求,既有小数据量的快速查询(如告警、即席查询等);也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务,除了要满足不同用户的各类需求,还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间,SLS SQL 团队做了大量的工作,对 SQL 引擎进行了全新升级,SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。
对于众多开发者而言,Serverless 架构的核心优势在于其能够无缝集成多种云产品与组件,从而使得开发者可以更加专注于核心业务逻辑和创新。此外,Serverless 架构还提供了按量付费的灵活计费模式,进一步降低了资源成本。使用云应用开发平台 CAP,在 AI 领域,企业就可以专注于模型训练、算法优化等关键任务,让 AI 应用的开发、部署以及全生命周期的管理更加简单。可以预见 Serverless 技术将催生一系列创新且有趣的应用,而这些应用将不断拓展 AI 技术的边界。