本文介绍了德勤中国如何利用大模型赋能企业，分享了阿里云“产品博士”作为首个内部案例的成功经验，以及阿里云智能集团如何通过“模型+应用”双轮驱动，构建全面开放的大模型生态，帮助企业实现业务价值。

本文介绍了阿里云智能集团在百炼大模型应用中的技术实践和运营经验。主要内容包括：1) RAG技术的背景及其在落地时面临的挑战；2) 多模态多语言RAG技术的研发与应用；3) 多模态多元embedding和rank模型的训练；4) 基于千问大模型的embedding和rank模型；5) 开源社区推出的GT千问系列模型；6) 模型应用中的可运营实践；7) AI运营的具体方法论和实践经验。通过这些内容，展示了如何解决实际应用中的复杂需求，提升系统的准确性和用户体验。

本次分享由阿里云智能集团飞天实验室资深产品专家江潇和科学家胡露露主讲，介绍了多端融合的多模态百炼产品。内容涵盖多模态模型的优化、生产力和产品力建设、RAG能力升级、终端大模型场景探索、内容安全和生态应用等方面。百炼已支持多模态模型调用，提升了模型效果和应用效果，并在安全性、模型优化和终端部署上取得了显著进展。

本次分享由阿里云智能集团资深产品专家秦璇主讲，主题为大模型在内容创作、数据分析、智能服务领域的应用。内容涵盖大模型市场概况、全妙产品介绍、部分案例及全妙建设重点与功能介绍。全妙产品包括妙策、妙笔、妙搜，旨在通过多模态技术和算法优化，助力企业和政府客户实现高效的内容创作和管理。

本次分享由哈啰集团高级算法专家郭佳盛主讲，主题为“Jarvis×百炼，打造大模型智慧出行客服”。内容涵盖AI在智慧出行领域的应用探索、AI加持客服全链路解决方案、哈罗智能客服的大模型应用、大模型在C端与B端的应用探索，以及企业内部大模型构建与运营。通过实例和经验分享，展示了哈啰如何将大模型应用于实际业务，提升用户体验和运营效率。

在大模型应用中，编写有效的Prompt至关重要。本文介绍了如何编写高质量的Prompt模板，包括明确任务定义、选择高质量示例、优化任务指示和调整示例顺序。详细探讨了百炼平台提供的三种主要Prompt模板（ICIO、CRISPE、RASCEF）及静态和动态样例库的创建与应用，帮助提升模型性能。

Broken Pipe 异常可能由网络问题或其他原因引起。要确定具体原因，可以检查网络连接状态、防火墙设置和系统日志，同时分析异常发生时的上下文信息。

百炼平台是阿里巴巴推出的面向开发者的AI模型训练和推理平台，提供丰富工具和服务，支持从需求分析到部署上线的全流程。本文以构建情感分析系统为例，详细介绍如何利用百炼平台完成数据准备、模型选择与训练、评估调优及最终部署。

通过实践《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》实验，掌握了构建强大LLM知识库的方法，处理企业级文档问答需求。部署文档和引导充分，但需增加资源选型指导。文档智能与RAG结合提升了文档利用效率，但在答案质量和内容精确度上有提升空间。解决方案适用于法律文档查阅、技术支持等场景，但需加强数据安全和隐私保护。建议增加基于容量需求的资源配置指导。

本文对《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案进行了详细测评，涵盖实践原理理解、部署体验、LLM知识库优势及改进空间、适用业务场景等方面。测评指出，该方案在提升AI大模型对特定业务领域的理解和应用能力方面表现突出，但需在技术细节描述、知识库维护、多语言支持、性能优化及数据安全等方面进一步完善。

Gradle 通过依赖管理机制确保版本兼容性，使用声明式配置定义项目依赖，自动解析和下载所需库。它支持版本范围和动态版本，通过冲突解决策略选择最佳版本，保证构建的一致性和可靠性。

本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等，擅长自然语言处理任务，如文本生成、翻译等；Agent则是自主的软件实体，能够在特定环境中感知、决策并执行任务，如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景，并总结了两者的核心差异和未来发展方向。

图示为一项技术或产品的展示界面，展现了其在特定应用场景下的良好效果。通过直观的数据和图表，证明了该技术或产品在性能、效率等方面的优越性，得到了用户的积极反馈。

添加一个Stable Difussion图像生成应用，通过向AI助手简单的提问，即可快速搭建Stable Diffusion应用至自己的网站中，大幅提升开发效率。

API 和 SDK 的区别在于：API 是一组定义了软件组件之间交互规范的接口，用于实现不同软件组件之间的通信；而 SDK 是一个全面的工具集合，包含 API、编译器、调试器、文档等，用于特定平台的应用程序开发。SDK 范围更广，内容更丰富，更具体和具象化，适合复杂的开发需求；API 则更加抽象，侧重于功能的定义和调用方式。

大模型Agent是基于大型预训练模型构建的智能体，具有强大的语言理解和生成能力，能完成多任务处理。其记忆功能包括短期记忆和长期记忆，支持上下文保持、知识积累、计划决策及内容创作，广泛应用于自然语言处理、问答系统、信息检索、辅助决策、教育、创意应用和客服等领域。

《AI大模型助力客户对话分析》解决方案通过自然语言处理技术（如情感分析、关键词提取、意图识别），帮助企业优化客户服务体验。方案详细介绍了大模型在对话分析中的应用，但技术细节和业务流程整合方面需进一步完善。部署体验清晰，但依赖安装和函数计算配置需补充说明。示例代码基本可用，但注释不足，且存在权限和超时问题。方案满足了核心业务需求，但在多语言支持、实时性和自定义模型优化等方面有改进空间。

《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案基于文档智能技术和检索增强生成（RAG）方法，通过结构化企业内部文档并结合实时检索，显著提升了大模型对业务内容的理解能力。方案在金融、法律、医疗等行业的应用表现出色，但在大规模文档管理和个性化定制方面仍有改进空间。部署文档详细但需增加更多排错指导。

随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练模型正在改变各行各业的智能化进程。阿里云百炼大模型（Ba-Lian Large Model）作为阿里云推出的企业级 AI 解决方案，通过深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿技术，帮助企业实现智能化升级，提升业务效率和创新能力。本文将详细介绍阿里云百炼大模型的核心技术、应用场景及其优势，帮助企业更好地理解和利用这一革命性工具。

在数字化时代，数据爆炸性增长催生了对高效处理技术的需求，百炼大模型应运而生。作为一颗智能时代的璀璨之星，它凭借深度学习算法、大规模数据处理能力和多模态融合技术，在自然语言处理、计算机视觉及智能推荐等领域展现出卓越性能。其不仅具备高性能、可扩展性和开放性等优势，同时也面临数据安全、伦理道德和技术局限性等挑战。展望未来，百炼大模型将持续进化，推动各行各业向更智能、高效的方向发展。

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通过向AI助理提问的方式，生成一个技术方案：在网站上增加一个AI助手，提供7*24的全天候服务，即时回答用户的问题和解决他们可能遇到的问题，无需等待人工客服上班，显著提升用户体验。

通义千问宣布开源第二代视觉语言模型Qwen2-VL，并推出2B、7B两个尺寸及其量化版本模型。同时，旗舰模型Qwen2-VL-72B的API已上线阿里云百炼平台，用户可直接调用。

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