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智能搜索推荐

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智能推荐(Artificial Intelligence Recommendation,简称AIRec)基于阿里巴巴大数据和人工智能技术,以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀,为企业开发者提供场景化推荐服务、全链路推荐系统开发平台、工程引擎组件库等多种形式服务,助力在线业务增长。

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6月前
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JSON 自然语言处理 API
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对接开源大模型应用开发平台最佳实践

本文介绍如何使用OpenSearch LLM智能问答版对接大模型应用开发平台构建RAG系统。

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6月前
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XML 存储 API
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RAG效果优化:高质量文档解析详解

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。

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6月前
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开发框架 自然语言处理 API
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基于RAG搭建企业级知识库在线问答

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。

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7月前
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存储 人工智能 自然语言处理
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多模态RAG:三步构建图文并茂的智能问答、电商导购助手

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。

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7月前
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人工智能 自然语言处理 搜索推荐
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解读阿里云搜索开发工作台如何快速搭建AI语义搜索及RAG链路

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。

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7月前
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存储 自然语言处理 DataWorks
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通过云上数据库三步构建RAG系统

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。

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8月前
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搜索推荐 API 对象存储
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10分钟学会构建端到端的图片搜索服务

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。

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29天前
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缓存 负载均衡 安全
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Swift中的网络代理设置与数据传输

Swift中的网络代理设置与数据传输

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2月前
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人工智能 搜索推荐 数据库
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主动式智能导购AI助手构建方案评测

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。

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4月前
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存储 人工智能 前端开发
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前端大模型应用笔记(三):Vue3+Antdv+transformers+本地模型实现浏览器端侧增强搜索

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。

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4月前
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人工智能 自然语言处理 搜索推荐
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【云栖实录】大模型驱动,开源融合的AI搜索产品发布

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。

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5月前
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人工智能 缓存 搜索推荐
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百度/Bing/Google搜索引擎使用技巧

本文分享了百度、Bing和Google三大搜索引擎的实用技巧,涵盖精确匹配、排除关键词、站内及文件类型搜索等,如使用双引号进行精确搜索“人工智能应用”,排除特定词如“人工智能 -游戏”,以及在特定网站如“site:baidu.com 人工智能”内查找内容等,帮助提高搜索效率和准确性。

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5月前
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SQL 机器学习/深度学习 自然语言处理
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Text-to-SQL技术演进 - 阿里云OpenSearch-SQL在BIRD榜单夺冠方法剖析

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

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5月前
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搜索推荐 算法 数据挖掘
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搜索排名频繁波动,如何做到SEO可控?

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。

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6月前
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搜索推荐 算法 UED
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必应SEO优化步骤:提升网站在必应搜索引擎中的排名

本文深入剖析了必应(Bing)搜索引擎的优化策略,为网站管理员提供了一套完整的必应SEO优化步骤。文章内容兼具深度与独特见解,旨在帮助读者在激烈的网络竞争中脱颖而出。助力您的网站迈向更高的排名。

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6月前
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存储 算法 大数据
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小米教你:2GB内存搞定20亿数据的高效算法

你好,我是小米。本文介绍如何在2GB内存中找出20亿个整数里出现次数最多的数。通过将数据用哈希函数分至16个小文件,每份独立计数后选出频次最高的数,最终比对得出结果。这种方法有效解决大数据下的内存限制问题,并可应用于更广泛的场景。欢迎关注我的公众号“软件求生”,获取更多技术分享!

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7月前
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存储 JSON 自然语言处理
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OSS数据源一站式RAG最佳实践

本文介绍了如何使用OpenSearch LLM智能问答版通过OSS数据源一站式构建RAG系统。

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