企业如何量化品牌在AI回答场景中的曝光表现
本文提出VPSI四维量化框架（可见度、显著性、情感度、影响度），解决AI回答中品牌曝光难以衡量的痛点，提供可落地的技术实现与评估体系，助力企业从经验判断转向数据驱动的品牌管理。
阿里云智能决策平台对接使用完全指南：从架构解析到生产级集成实战
本文系统性地阐述了阿里云智能决策平台的完整对接与使用流程。首先剖析了平台的总体架构与核心决策引擎，指出该平台并非单一产品，而是整合了DataWorks、Quick BI、PAI、决策引擎、百炼大模型等多个核心产品的全链路决策智能体系。随后分模块详解了DataWorks数据开发治理平台的工作空间创建、数据源配置与数据集成JSON脚本示例；Quick BI智能数据分析与可视化工具的报表嵌入与OpenAPI自动化管理；PAI人工智能平台的模型训练、部署与EAS在线服务调用；决策引擎风险决策平台的事件接入、策略配置与API调用；以及百炼大模型平台的数据源对接、模型训练与智能体应用开发。文章提供了完整的
阿里云智能决策平台对接使用完全指南：从架构解析到API集成实战
本文系统性地阐述了阿里云智能决策平台的完整对接与使用流程。该平台并非单一产品，而是整合了DataWorks、Quick BI、PAI、决策引擎、百炼大模型等多个核心产品的全链路决策智能体系。文章首先剖析了平台的五层核心架构，随后分模块详细讲解了DataWorks数据开发治理平台的工作空间创建、数据源配置与数据集成JSON脚本示例，Quick BI智能数据分析平台的数据源接入、报表嵌入与OpenAPI调用方法，PAI人工智能平台的模型训练、EAS部署与推理服务调用，决策引擎风险决策平台的事件接入、策略配置与API调用，以及百炼大模型平台的API Key管理与模型调用示例。文章提供了完整的Pyth
阿里云大数据 AI 产品月刊-2026年6月
阿里云大数据& AI 产品技术月刊【2026 年 6 月】，涵盖 6 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
从原始AI回答到可分析指标：数据清洗与口径统一流程
本文介绍从AI原始回答到可信分析指标的完整数据工程方案，涵盖无效样本过滤、品牌别名归一、提及/推荐识别、解释抽取与口径统一五大环节，基于阿里云DataWorks+MaxCompute实现可追溯、可复用、可审计的指标生产链路。
从问题库到AI回答样本：数据清洗与指标聚合流程
本文介绍AI回答效果评估的数据工程实践，涵盖问题库构建、意图分类（REC/CMP/PUR等）、分层采样、多平台采集、无效样本清洗、品牌别名归一化及指标（提及率/推荐率）聚合。基于阿里云DataWorks+MaxCompute提供端到端可复用方案。
从多平台回答样本到一致性结果：数据清洗与指标聚合流程
本文介绍面向多平台AI回答的一致性分析数据工程方案：通过DataWorks+MaxCompute实现采集、清洗、别名归一、解释抽取、差异标签生成与指标聚合六大环节，支持豆包、通义千问等平台的实体提及、推荐及解释充分度横向对比，保障全链路可追溯与质量可控。
从多品牌回答样本到竞品对比结果：数据清洗与指标聚合流程
本文介绍了一套面向多品牌AI竞品对比的数据工程方案，涵盖采集、清洗、别名归一化、提及/推荐识别、差异标签生成与指标聚合六大环节，基于阿里云DataWorks+MaxCompute构建可追溯、可配置、可扩展的自动化处理流程，助力从非结构化AI回答中高效产出结构化竞品分析结果。
从公开网页到品牌知识字段：数据清洗与证据源管理
本文介绍从公开网页构建结构化品牌知识库的数据工程实践，涵盖采集、解析、字段抽取、别名合并、证据溯源与质量校验五大环节，强调可追溯、可复核、有时效的AI知识供给能力，并基于阿里云DataWorks+MaxCompute提供落地方案。
