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阿里云百炼应用实践系列-10分钟在企业微信中集成一个 AI 助手
在阿里云平台上，您只需十分钟，无需任何编码，即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询，解答各类问题，尤其擅长处理私域问题，从而成为您企业的专属助手，有效提升用户体验及业务竞争力。
重磅解读阿里云云网络领域关键技术创新
2023年10月31日，杭州·云栖大会，阿里云技术主论坛带来了一场关于阿里云主力产品与技术创新的深度解读，阿里云网络产品线负责人祝顺民带来《云智创新，网络随行》的主题发言，针对阿里云飞天洛神云网络（下文简称洛神网络）领域产品服务创新以及背后的技术积累进行了深度解读，不少背后的创新技术系首次重磅披露。
更优性能与性价比，从自建 ELK 迁移到 SLS 开始
本文介绍了 SLS 基本能力，并和开源自建 ELK 做了对比，可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。
Higress 重磅更新：AI 能力全面开源，云原生能力再升级
Higress 最新的 1.4 版本基于为通义千问，以及多家云上 AGI 厂商客户提供 AI 网关的积累沉淀，开源了大量 AI 原生的网关能力。同时也在 Ingress、可观测、流控等云原生能力上做了全方位升级。
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
面向AI场景的数据处理和数据检索
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节，其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战，模型训练环节需解决推理准确性问题，AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战，阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力，并升级数据索引功能支持向量检索，助力构建多模态检索应用。此外，还介绍了Serverless数据处理方案，可日均处理百亿级别文件，通过OSS数据索引能力，客户能快速构建RAG检索增强，同时实现多模态检索的搭建，显著提升AI应用的效能和用户体验。
ROS CDK魔法书：建立你的游戏王国（TypeScript篇）
在虚拟游戏的世界里，数字化的乐趣谱写着无数玩家的回忆。本文将指导您使用阿里云ROS CDK轻松将2048小游戏部署到云端。ROS CDK是一种强大的工具，允许您使用熟悉的编程语言定义和部署云资源，简化开发流程。此外，ECS（弹性计算服务）为您提供灵活且可扩展的计算资源，确保应用稳定运行。通过简单的环境配置和依赖安装，您可以快速创建和管理云资源，实现从本地到云端的无缝迁移。跟随本文指引，您将学会如何使用ROS CDK和ECS部署2048小游戏，并享受云端游戏的乐趣。
