智能搜索推荐

本文介绍了如何通过高质量的文档解析提升RAG系统整体的效果。

本文介绍如何使用搜索开发工作台快速搭建基于RAG开发链路的知识库问答应用。

本文介绍了如何使用OpenSearch LLM智能问答版，三步搭建一站式多模态RAG系统。

本文介绍阿里云搜索开发工作台如何通过内置数据处理、查询分析、排序、效果测评、大模型等服务，结合阿里云搜索引擎及开源引擎，灵活打造AI语义搜索及RAG链路。

本文介绍了如何使用OpenSearch LLM智能问答版通过云上数据库一站式构建RAG系统。

本文介绍在没有向量数据的情况下，怎样通过OpenSearch-向量检索版快速从零搭建图像搜索服务。

随着AI逐渐取代传统搜索，企业如何让AI“看见”并“信任”你？GEO（生成式引擎优化）应运而生，它不仅是SEO的延伸，更是让AI主动推荐你的关键策略。通过优化内容结构、提升权威性与可读性，GEO助力企业在AI生成的答案中占据一席之地，赢得未来流量入口。

本文介绍了 OpenSearch LLM 版中视频 RAG 的具体实现流程。

本文介绍了如何通过 MCP 协议，快速调用阿里云 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具，帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。

本文详细介绍Hutool工具集和图书管理系统相关组件的封装方法及使用示例。通过通用工具类封装（如日期格式化、字符串处理、加密等）、数据库操作封装（结合Hutool DbUtil与MyBatis）、前端Vue组件封装（图书列表与借阅表单）以及后端服务层封装（业务逻辑实现与REST API设计），帮助开发者提升代码复用性与可维护性。同时，提供最佳实践建议，如单一职责原则、高内聚低耦合、参数配置化等，助力高效开发。适用于Java编程进阶学习与实际项目应用。

本文介绍了 阿里云 AI 搜索开放平台作提供丰富的 AI 搜索组件化服务，兼容主流开发框架 LangChain和 LlamaIndex，支持搜索专属大模型、百炼等大模型服务，以及 Elasticsearch、Havenask 等开源引擎。用户可灵活调用多模态数据解析、大语言模型、效果测评等数十个服务，实现智能搜索、检索增强生成（RAG）、多模态搜索等场景的搭建。

阿里云 AI搜索开放平台正式推出 GTE 多语言通用文本向量模型（iic/gte_sentence-embedding_multilingual-base）

阿里云 AI 搜索开放平台新发布：服务开发能，可通过集成 dsw 能力并新增 notebook 功能，进一步提升用户编排效率。

阿里云AI搜索开放平台重磅发布最新Qwen3模型，为企业和开发者提供全栈智能搜索解决方案。Qwen3作为最新一代大模型，在推理、多语言支持和Agent能力上表现卓越。用户可通过三步快速体验Qwen3服务，助力业务在AI时代抢占先机。

本文分享了如何利用阿里云 AI 搜索开放平台，基于 LLM+RAG 的系统框架，构建“宠物医院AI助手”的实践过程。

阿里云 AI 搜索开放平台此次新增了大模型联网能力，通过集成大语言模型（LLM）和联网搜索技术，为用户提供更智能、更全面的搜索体验。

本文介绍了阿里云 AI 搜索开放平台的技术的特点及其在各行业的应用。

本文介绍基于Model Context Protocol (MCP)标准的Elasticsearch MCP Server，它为AI助手（如Claude、Cursor等）提供与Elasticsearch数据源交互的能力。文章涵盖MCP概念、Elasticsearch MCP Server的功能特性及实际应用场景，例如数据探索、开发辅助。通过自然语言处理，用户无需掌握复杂查询语法即可操作Elasticsearch，显著降低使用门槛并提升效率。项目开源地址：<https://github.com/awesimon/elasticsearch-mcp>，欢迎体验与反馈。

阿里云 AI 搜索开放平台 新增加 QwQ 模型，将为企业和开发者带来更强大的搜索解决方案。

本文介绍了Linux中几个常用的命令及其用法，包括：`ls`（列出目录内容）、`cd`（切换目录）、`mkdir`（创建目录）、`rm -p`（删除目录及内容）和`mv`（移动或重命名文件/目录）。每个命令都配有详细说明、语法格式、常见选项及实用案例，帮助用户更好地理解和使用这些基础命令。内容源自[linux常用命令详细说明以及案例](https://linux.ciilii.com/show/news-285.html)。

本内容介绍了阿里云PAI FeatureStore的功能与使用方法，涵盖离线和在线特征管理、实时特征视图、行为序列特征视图、FeatureStore SDK的多语言支持（如Go、Java、Python）、特征生产简化方案、FeatureDB存储特性（高性能、低成本、及时性）、训练样本导出以及自动化特征工程（如AutoFE）。同时提供了相关文档链接和技术细节，帮助用户高效构建和管理特征工程。适用于推荐系统、模型训练等场景。

阿里云 AI 搜索开放平台最新上线 DeepSeek -R1系列模型。

本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。

Swift中的网络代理设置与数据传输

阿里云推出的主动式智能导购AI助手方案，基于百炼大模型和Multi-Agent架构，通过多轮对话收集用户需求，实现精准商品推荐。其优势包括主动交互、灵活可扩展的架构、低代码开发及快速部署。商家可在10分钟内完成部署，并享受低成本试用。尽管技术细节尚需完善，该方案为电商提供了高效的客户服务工具，未来有望在个性化推荐和多模态交互方面取得突破。

本文介绍了一个纯前端实现的增强列表搜索应用，通过使用Transformer模型，实现了更智能的搜索功能，如使用“番茄”可以搜索到“西红柿”。项目基于Vue3和Ant Design Vue，使用了Xenova的bge-base-zh-v1.5模型。文章详细介绍了从环境搭建、数据准备到具体实现的全过程，并展示了实际效果和待改进点。

本文介绍了2024云栖大会上，阿里云发布的年度AI搜索产品详情。

本文介绍了Text-to-SQL的技术演进，并对OpenSearch-SQL方法进行剖析。

在数字营销领域，搜索排名的波动如同海浪般难以捉摸。本文深入剖析波动背后的逻辑，分享应对策略。首先，理解搜索引擎算法更新的重要性，紧跟变化调整优化策略；其次，强调内容质量和稳健的外链建设；再者，通过数据分析和用户体验优化，结合多元化渠道提升品牌曝光度；最后，保持持续学习和灵活应变的心态，实现网站排名稳步提升与品牌价值最大化。