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。
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作，通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库，开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务，加速技术落地和应用创新。
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。
为增强对 Python 应用，特别是 Python LLM 应用的可观测性，阿里云推出了 Python 探针，旨在解决 LLM 应用落地难、难落地等问题。助力企业落地 LLM。本文将从阿里云 Python 探针的接入步骤、产品能力、兼容性等方面展开介绍。并提供一个简单的 LLM 应用例子，方便测试。
本节介绍SAE产品的部署方式，分为一键部署和手动部署。一键部署通过阿里云ROS平台快速拉起高可用方案所需资源，适合快速搭建环境；手动部署则需进入SAE控制台进行详细配置，适用于自定义应用部署。两者均支持多种部署方式，如源码仓库、镜像等，并提供灵活的资源配置选项。部署完成后需及时删除资源以避免费用产生。SAE支持HTTP和HTTPS协议，适合长时间运行的微服务和Web应用，而FC（函数计算）更适合短时、高并发的任务处理。