官方博客-第5页-阿里云开发者社区

  • 2025-05-22
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    自媒体创作场景实践|通义千问3 + MCP=一切皆有可能

    本文介绍了通过MCP(Model Context Protocol)结合通义千问大模型实现跨平台、跨服务的自动化任务处理方案。使用Qwen3-235B-A22B模型,配合ComfyUI生成图像,并通过小红书等社交媒体发布内容,展示了如何打破AI云服务的数据孤岛。具体实践包括接入FileSystem、ComfyUI和第三方媒体Server,完成从本地文件读取到生成图像再到发布的全流程。 方案优势在于高可扩展性和易用性,但也存在大模型智能化不足、MCP Server开发难度较大及安全风险等问题。未来需进一步提升模型能力、丰富应用场景并解决安全挑战,推动MCP在更多领域落地。

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  • 2024-05-15
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    当 OpenTelemetry 遇上阿里云 Prometheus

    本文以构建系统可观测为切入点,对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异,重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。

  • 2025-03-27
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    大模型联网搜索的短板与突破之路

    本文作者详细分析了当前大模型在联网搜索功能中存在的几个主要问题,并提供了具体的案例和解决方案。

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    Excel数据治理新思路:引入智能体实现自动纠错【Python+Agent】

    本文介绍如何利用智能体与Python代码批量处理Excel中的脏数据,解决人工录入导致的格式混乱、逻辑错误等问题。通过构建具备数据校验、异常标记及自动修正功能的系统,将数小时的人工核查任务缩短至分钟级,大幅提升数据一致性和办公效率。

  • 2024-05-15
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    从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)

    本文主要以一个Java工程师视角,阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架(类比AI的操作系统)。

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  • 2024-11-29
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    作为开发者,我如何提高任务型大模型应用的响应性能

    本文基于实际场景,分享了作为开发者提高大模型响应性能的四个实用方法。

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  • 2025-05-29
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    MCP进阶:一键批量搞定MCP工具部署

    本文介绍了一种基于阿里云计算巢的一站式MCP工具解决方案,解决了传统MCP工具集成中的效率低下、调用方式割裂和动态管理困难等问题。方案通过标准化协议实现多MCP工具批量部署,提高云资源利用率,并支持OpenAPI与MCP双通道调用,使主流AI助手如Dify、Cherry Studio等无缝接入。内容涵盖背景、原理剖析、部署使用实战及问题排查,最后强调MCP协议作为“通用语言”连接数字与物理世界的重要性。

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  • 2024-05-15
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    深入浅出LangChain与智能Agent:构建下一代AI助手

    LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式,通过这个强大的框架,我们可以将复杂的技术任务简化,让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。

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  • 2024-05-15
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    通义千问API:让大模型使用各种工具

    本章我们将通过一个简单的例子,揭示基于LangChain的Agent开发的秘密,从而了解如何扩展大模型的能力。

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