官方博客-第10页-阿里云开发者社区

  • 2025-04-22
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    从零开始开发 MCP Server

    本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算(FC)。首先通过初始化MCP Server项目,完成本地代码编写,利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包,并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后,提供三种客户端接入方式:官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程,提升了MCP Server的构建效率。

  • 2024-05-15
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    Paimon 与 Spark 的集成(二):查询优化

    通过一系列优化,我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%,已基本和 Parquet x Spark 持平,本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。

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  • 2024-05-15
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    大模型推理优化实践:KV cache复用与投机采样

    在本文中,我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略:多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现,并分享一些实现时的关键技巧。

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  • 2024-09-02
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    通义灵码使用安装教程,3 分钟快速上手体验

    通义灵码,是阿里云与通义实验室联合出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力,并针对阿里云的云服务使用场景调优,助力开发者高效、流畅的编码。目前个人版免费使用。

  • 2025-02-07
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    浏览量超 10w 的热图,描述 RAG 的主流架构

    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~

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  • 2024-11-01
    1956

    探索LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法

    文章详细讨论了如何确保大型语言模型(LLMs)输出结构化的JSON格式,这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。

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  • 2024-12-24
    1326

    探索大型语言模型LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法

    本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型(LLMs)输出结构化的JSON格式,这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。

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  • 2024-09-03
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    速成RAG+Agent框架大模型应用搭建

    本文侧重于能力总结和实操搭建部分,从大模型应用的多个原子能力实现出发,到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。

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  • 2024-12-11
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    SpringCloud 应用 Nacos 配置中心注解

    在 Spring Cloud 应用中可以非常低成本地集成 Nacos 实现配置动态刷新,在应用程序代码中通过 Spring 官方的注解 @Value 和 @ConfigurationProperties,引用 Spring enviroment 上下文中的属性值,这种用法的最大优点是无代码层面侵入性,但也存在诸多限制,为了解决问题,提升应用接入 Nacos 配置中心的易用性,Spring Cloud Alibaba 发布一套全新的 Nacos 配置中心的注解。

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