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阿里云百炼应用实践系列-基于LlamaIndex的文档问答助手
本文以阿里云百炼官方文档问答助手为例，介绍如何基于阿里云百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于阿里云百炼平台的底座能力，以官方帮助文档为指定知识库，搭建了问答服务，支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
AI 网关基于 IP 地理位置，增强 Prompt 修饰能力
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍，让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息，实现 LLM 的个性化回复，提升问答的准确度。
ROS CDK魔法书：建立你的游戏王国（JavaScript篇）
本文介绍了如何利用阿里云资源编排服务（ROS）的云开发套件（CDK）将2048小游戏部署到云端。ROS CDK允许开发者使用编程语言定义和管理云资源，简化部署流程。通过部署示例，展示了从环境准备、依赖安装到资源栈的创建与删除全过程。借助ECS等云服务，实现游戏快速上线，使更多玩家享受游戏乐趣。
Text-to-SQL技术演进 - 阿里云OpenSearch-SQL在BIRD榜单夺冠方法剖析
本文主要介绍了阿里云OpenSearch在Text-to-SQL任务中的最新进展和技术细节。
iLogtail 进化论：重塑可观测采集的技术边界
iLogtail 作为一款开创性的轻量级日志采集器，历经 13 载风雨，始终致力于高效地从多元化的数据源中萃取、处理可观测信息，并无缝传输至阿里云日志服务或各类日志分析平台。今年，适逢 iLogtail 开源两周年的里程碑时刻，我们将回顾 iLogtail 的技术演进之路，领略其不断突破边界、引领可观测采集未来的创新力量。