本课程旨在介绍阿里云百炼大模型平台的核心功能和应用场景,帮助开发者和技术小白快速上手,体验AI的强大能力,并探索企业级AI应用开发的可能性。
本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例,从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践,给大家快速落地AIGC应用提供参考。
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
从架构演进、网关优化到可观测体系构建等,UU 跑腿的云原生化,让 80% 的微服务轻松上云,还做到了 1 分钟弹性伸缩,实现了 80% 的运维成本降低。
在过去半年,ALB Ingress Controller推出了多项高级特性,包括支持AScript自定义脚本、慢启动、连接优雅中断等功能,增强了产品的灵活性和用户体验。此外,还推出了ingress2Albconfig工具,方便用户从Nginx Ingress迁移到ALB Ingress,以及通过Webhook服务实现更智能的配置校验,减少错误配置带来的影响。在容灾部署方面,支持了多集群网关,提高了系统的高可用性和容灾能力。这些改进旨在为用户提供更强大、更安全的云原生网关解决方案。
本文详述了阿里云数据库 Tair/Redis 将使用长连接客户端在非预期故障宕机切换场景下的恢复时间从最初的 900s 降到 120s 再到 30s的优化过程,涉及产品优化,开源产品问题修复等诸多方面。