官方博客-第3页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    通义千问API:用4行代码对话大模型

    本章将通过一个简单的例子,让你快速进入到通义千问大模型应用开发的世界。

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  • 2024-08-30
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    阿里云服务领域Agent智能体:从概念到落地的思考、设计与实践

    本文讲述了作者团队在阿里云的服务领域Agent是如何设计与实践的,以及到目前为止的一些阶段性成果,作者做出了总结和整理。

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  • 2024-05-15
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    阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践

    本文为大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。

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  • 2024-12-27
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    编译时插桩,Go应用监控的最佳选择

    本文讲解了阿里云编译器团队和可观测团队为了实现Go应用监控选择编译时插桩的原因,同时还介绍了其他的监控方案以及它们的优缺点。

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  • 2024-09-10
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    阿里云百炼|析言GBI产品入门指导

    析言基础入门的操作体验,带领大家一起探索阿里云百炼|析言GBI的奥秘。

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  • 2025-01-14
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    网络分析与监控:阿里云拨测方案解密

    阿里云网络拨测业务提供了全球、多种协议、多种网络态势的用户网络性能和用户体验监控场景的全面可观测方案。该文章从拨测场景下,介绍了用户如何快速的构建一套全球用户视角的服务可用性大盘,为客户的业务保驾护航。

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  • 2024-12-27
    432

    极简开发,极速上线:构建端到端大模型应用

    本文将以一个经典的 RAG(检索增强生成)知识问答系统为例,详细介绍从智能体设计到最终应用部署的全流程。

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  • 2024-07-29
    18782

    LLM 应用可观测性:从 Trace 视角展开的探索与实践之旅

    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。

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  • 2024-09-03
    519

    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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