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。
本文阐述了阿里云表格存储(Tablestore)如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求,尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。
今天分享一下,基于阿里云函数计算 FC 以及 CAP(云应用开发平台),极速托管专属的 CosyVoice 应用。并且我们提供了 API 调用方案以及镜像构建源码方便您根据自己的业务任意 DIY。
在本文中,作者介绍了 Lingma SWE-GPT,一款专为解决复杂软件改进任务设计的开源大型语言模型系列。
本文将从两个常见的大模型翻车问题入手解析这些问题背后体现的大模型技术原理,并解释了为什么会导致这些问题,接着我们利用CoT(思维链)方法解决这些问题并基于上述原理试图剖析CoT方法起作用的可能原因,最后提出【理由先行】风格这一简单有效的Prompt Trick。
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点,深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务,赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力,提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
 
              推理性能的提升涉及底层硬件、模型层,以及其他各个软件中间件层的相互协同,因此了解大模型技术架构的全局视角,有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
阿里云数据可视化产品DataV团队一直在三维交互领域进行前沿探索,为了解决LLMs与3D结合的问题,近期在虚幻引擎内结合通义千问大模型家族打造了一套基于LLM的实时可交互3D世界方案,通过自然语言来与引擎内的3D世界进行交互。
为了展现 LoongCollector 的卓越性能,本文通过纵向(LoongCollector 与 iLogtail 产品升级对比)和横向(LoongCollector 与其他开源日志采集 Agent 对比)两方面对比,深度测评不同采集 Agent 在常见的日志采集场景下的性能。