本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践，展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。
通义灵码Project Rules是一种针对AI代码生成的个性化规则设定工具，旨在解决AI生成代码不精准或不符合开发者需求的问题。通过定义编码规则（如遵循SOLID原则、OWASP安全规范等），用户可引导模型生成更符合项目风格和偏好的代码。例如，在使用阿里云百炼服务平台的curl调用时，通义灵码可根据预设规则生成Java代码，显著提升代码采纳率至95%以上。此外，还支持技术栈、应用逻辑设计、核心代码规范等多方面规则定制，优化生成代码的质量与安全性。
阿里云PAI推出PAIFuser框架，专为视频生成模型设计，通过模型并行、量化优化、稀疏运算等技术，显著提升DiT架构的训练与推理效率。实测显示，推理耗时最高降低82.96%，训练时间减少28.13%，助力高效低成本AI视频生成。
本文分享如何基于利用MCP协议，配置MCP Server，以调用大数据开发与治理平台DataWorks Open API搭建智能体Agent，实现通过自然语言完成数据集成与数据开发等任务。文章还介绍了MCP协议的基本知识，帮助大家了解背后实现原理。大家可以通过自行配置体验数据工作流智能自动化运行。
相对于传统软件研发，微服务架构下典型的需求交付最大的区别在于有了能够小范围真实验证的机制，且交付单位较小，风险可控，灰度发布可以弥补线下测试的不足。本文从 DevOps 视角概述灰度发布实践，介绍如何将灰度发布与 DevOps 工作融合，快来了解吧~
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
