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。
本文主要讲述通过 Nacos+Higress 的方案实现0代码改造将 Agent 连接到存量应用,能够显著降低存量应用的改造成本。
当管理多个Prometheus实例时,阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案,两者在不同场景下各有优劣。
iLogtail 作为开源可观测数据采集器,对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持,本文跟随 iLogtail 的脚步,了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
阿里云 ARMS 用户体验监控(RUM)推出了针对原生鸿蒙应用的 SDK。SDK 使用 ArkTS 语言开发,支持页面采集、资源加载采集、异常采集及自定义采集等功能,能够全面监控鸿蒙应用的表现。集成简单,只需几步即可将 SDK 接入项目中,为鸿蒙应用的开发者提供了强有力的支持。
本文将深入探讨Linux系统中的动态链接库机制,这其中包括但不限于全局符号介入、延迟绑定以及地址无关代码等内容。
大模型性能的持续提升,进一步挖掘了 RAG 的潜力,RAG 将检索系统与生成模型相结合,带来诸多优势,如实时更新知识、降低成本等。点击本文,为您梳理 RAG 的基本信息,并介绍提升大模型生成结果的方法,快一起看看吧~
本文介绍了MCP(模型上下文协议)及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出,通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离,解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程,并分析了其面临的挑战,如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案,提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后,文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程,帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。