智能搜索推荐

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。

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！

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。

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。