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RAG效果优化：高质量文档解析详解
本文关于如何将非结构化数据（如PDF和Word文档）转换为结构化数据，以便于RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统使用。
一文详解阿里云可观测体系下标签最佳实践
在当今数字化转型加速的时代，企业 IT 系统的复杂度与日俱增，如何高效地管理和监控这些系统成为了一项挑战。阿里云作为全球领先的云计算服务商，提供了一整套全面的可观测性解决方案，覆盖从业务、端侧（小程序、APP、H5 等）、应用、中间件、容器/ECS 等全栈的监控体系，旨在帮助企业构建强大而灵活的可观测性体系。其中，标签（Tag）作为一种核心组织和管理手段，在阿里云可观测体系中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨阿里云可观测系列产品中标签的应用，以及如何运用标签在阿里云可观测产品体系下进行体系化建设并给出相关最佳实践。
【阅读十分钟，百分百成功】——通过大模型实现对客服回答的质量评估
本文章基于业务实践，总结有关客服质检场景的解决方案和处理经验，为相似场景提供可行的借鉴方法。
QwQ-32B一键部署，真正的0代码，0脚本，0门槛
阿里云发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力，核心指标达到DeepSeek-R1满血版水平。用户可通过阿里云系统运维管理（OOS）一键部署OpenWebUI+Ollama方案，轻松将QwQ-32B模型部署到ECS，或连接阿里云百炼的在线模型。整个过程无需编写代码，全部在控制台完成，适合新手操作。
剑指大规模 AI 可观测，阿里云 Prometheus 2.0 应运而生
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
MSE Nacos Controller：为 Kubernetes 生态构建配置管理与服务发现的桥梁
在企业云原生转型过程中，如何实现传统微服务与 Kubernetes 服务的配置统一管理、服务互通及协议转换成为关键挑战。MSE Nacos Controller 应运而生，作为连接 Kubernetes 与 Nacos 的桥梁，支持 ConfigMap 与 Nacos 配置双向同步、服务自动注册发现，并助力 Higress 等 MCP 网关实现 REST API 向 AI 可调用 MCP 服务的转换，全面提升系统治理能力与智能化水平。