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Ganos H3地理网格能力解析与最佳实践
本文介绍了Ganos H3的相关功能，帮助读者快速了解Ganos地理网格的重要特性与应用实践。H3是Uber研发的一种覆盖全球表面的二维地理网格，采用了一种全球统一的、多层次的六边形网格体系来表示地球表面，这种地理网格技术在诸多业务场景中得到广泛应用。Ganos不仅提供了H3网格的全套功能，还支持与其它Ganos时空数据类型进行跨模联合分析，极大程度提升了客户对于时空数据的挖掘分析能力。
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
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 DeepSeek 敏感信息泄露谈可观测系统的数据安全预防
探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式：权限精细化管控有效减少了潜在安全风险；接入层脱敏技术阻止敏感数据落库，提升了隐私保护；StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围，降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测，快速识别并阻断异常拖库行为，为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。
深度｜大模型时代下，基于湖仓一体的数据智能新范式
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
浏览量超 10w 的热图，描述 RAG 的主流架构
大模型性能的持续提升，进一步挖掘了 RAG 的潜力，RAG 将检索系统与生成模型相结合，带来诸多优势，如实时更新知识、降低成本等。点击本文，为您梳理 RAG 的基本信息，并介绍提升大模型生成结果的方法，快一起看看吧~
深度剖析 RocketMQ 5.0，架构解析：云原生架构如何支撑多元化场景？
了解 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览；然后我们会从集群角度出发，从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互；学习 RocketMQ 如何实现数据的存储，数据的高可用，如何利用云原生存储进一步提升竞争力。
一文梳理我们是如何打造出国内领先的 AI 编程助手「通义灵码」
大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能，通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手，通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能，能达到毫秒级的响应速度。目前，通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用，阿里云也在探索多智能体产品，即 AI 程序员，助力数字世界的蓬勃发展，颠覆 IT 生产力。
容器内存可观测性新视角：WorkingSet 与 PageCache 监控
本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存（WorkingSet）概念，它用于表示容器内存的实时使用量，尤其是活跃内存。
新场景、新能力，AI-native 时代的可观测革新
借助 AI-native 可观测解决方案，阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力，帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。