阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
基于LangChain的Prompt模板
LangChain是一个开源库，简化了基于LLM的AI应用开发，充当AI开发的万能适配器，抽象并整合了大语言模型（如OpenAI和文心）的交互。要使用LangChain，首先通过`pip install langchain`安装。示例展示了如何使用LangChain与OpenAI模型交互，包括直接调用OpenAI接口和使用LangChain接口。LangChain的提示词模板功能用于构建Prompt，提高与AI对话的效率。LangChainHub是一个资源库，提供模板、工作流和最佳实践，方便开发者发现和分享。本文介绍了LangChain的基本用法和其生态系统中的LangChainHub。
ADB各种操作指令详解大汇总
这篇文章提供了ADB（Android Debug Bridge）的详细操作指令汇总，包括设备管理、应用操作、日志查看、文件操作、屏幕截取与录制、Shell命令使用等。
基于 LangChain 的自动化测试用例的生成与执行
本章节详细介绍了如何利用人工智能技术自动化完成Web、App及接口测试用例的生成与执行过程，避免了手动粘贴和调整测试用例的繁琐操作。通过封装工具包与Agent，不仅提升了测试效率，还实现了从生成到执行的一体化流程。应用价值在于显著节省时间并提高测试自动化水平。
数据中台是什么？一文讲清为什么要建设数据中台
数据中台是企业实现数据整合与高效应用的关键平台，能够打通数据孤岛、提升决策效率并降低成本。它通过统一管理、清洗和分发数据，支撑业务创新与实时分析，是企业在数字化转型中的核心基础设施。
