Dataphin 是阿里巴巴旗下的一个智能数据建设与治理平台,旨在帮助企业构建高效、可靠、安全的数据资产。在V4.2版本中,Dataphin敏捷版上线助力企业打造轻量版数据中台,打通数据资产管理和消费,陪伴企业迈入数据高价值应用新阶段。
从海量的日志数据中,按照各种灵活的条件进行即时查询搜索,是可观测场景下的基本需求。本文介绍了 SLS 新推出的高性能 SPL 日志查询模式,支持 Unix 风格级联管道式语法,以及各种丰富的 SQL 处理函数。同时通过计算下推、向量化计算等优化,使得 SPL 查询可以在数秒内处理亿级数据,并支持 SPL 过滤结果分布图、随机翻页等特性。
想象一下,只需简单几步操作,就能生成逼真的语音效果,无论是为客户服务还是为游戏角色配音,都能轻松实现。GPT-Sovits 模型,其高效的语音生成能力为实现自然、流畅的语音交互提供了强有力的技术支持。本文将详细介绍如何利用函数计算平台部署 GPT-Sovits 模型,以构建一个高效、可扩展的 AI 语音交互系统。通过这一部署方案,开发者和企业能够快速集成语音合成功能,实现从文本到语音的无缝转换,进而推动智能语音应用的创新和发展。
随着大模型能力越来越强大,利用大语言模型进行智能答疑已经成为了一个非常普遍和常见的场景。然而,各个产品或业务方要能够准确有效地进行答疑,仅依靠大模型的通用能力是远远不够的,这时候利用私有领域FAQ文档进行大模型的检索增强生成往往可以有效解决上述问题。
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。
本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点,本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战,近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践,一起来了解下吧。
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享,讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势,包括它在性能上超越 Filebeat 的能力,并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。