了解 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览；然后我们会从集群角度出发，从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互；学习 RocketMQ 如何实现数据的存储，数据的高可用，如何利用云原生存储进一步提升竞争力。
SDCon 全球软件技术大会上，阿里云通义灵码团队分享了关于 AI 辅助编码的最新研究与实践，随着 AIGC 技术的发展，软件研发领域将迎来智能化的新高度，助力 DevOps 流程优化，提升研发效率和研发幸福感。
文章介绍了GPT-Sovits，一个开源的生成式语音模型，因其在声音克隆上的高质量和简易性而受到关注。阿里云函数计算（Function Compute）提供了一个快速托管GPT-Sovits的方法，让用户无需管理服务器即可体验和部署该模型。通过函数计算，用户可以便捷地搭建基于GPT-Sovits的文本到语音服务，并享受到按需付费和弹性扩展的云服务优势。此外，文章还列举了GPT-Sovits在教育、游戏、新能源等多个领域的应用场景，并提供了详细的步骤指导，帮助用户在阿里云上部署和体验GPT-Sovits模型。
软件系统有三个追求：高性能、高并发、高可用，俗称三高。本篇讨论高并发，从高并发是什么到高并发应对的策略、缓存、限流、降级等。
本文核心观点： • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多，容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民，并引入了更多流量，催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能，承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要，API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
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。
本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat和阿里云函数计算（FC）构建企业生产级别LLM Chat应用。实现同一个WebChat中既可以支持自定义的Agent，也支持基于Ollama部署的开源模型场景。
本期文章，我们将向大家展示如何使用AgentScope中构建和使用具有RAG功能的智能体，创造AgentScope助手群，为大家解答和AgentScope相关的问题。
