知识图谱是一种用图结构表示实体及其关系的技术，通过三元组（主体-关系-客体）构建语义网络。文章以医疗领域为例，详细介绍了知识图谱的构建流程：数据预处理、实体识别、关系抽取、知识融合、存储与可视化等步骤。知识图谱可应用于智能问答、辅助诊断、药物研发等场景，其结构化特性可弥补大语言模型的不足，二者结合能提升AI系统的准确性和可解释性。文章还展示了基于大模型的医疗知识图谱构建代码示例，涵盖实体识别、关系抽取、图谱存储和智能问答等核心功能，体现了知识图谱在专业领域的实用价值。

ModelScope是由阿里巴巴达摩院推出的AI模型托管与服务平台，被称作AI模型的Github。它汇集了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的数千个高质量预训练模型，大幅降低了AI应用开发门槛。平台提供简化的Pipeline API，只需几行代码即可调用模型，并支持模型微调。与通义千问等单一AI产品不同，ModelScope是一个开放的模型生态系统，覆盖更广泛的应用场景。通过实际案例展示了其在人像卡通化、抠图、天空替换等方面的应用效果。

本文介绍了一种基于信息论的智能金融风控系统，通过KL散度、信息增益和熵等核心概念构建欺诈检测框架。系统首先生成模拟金融交易数据，区分正常与欺诈交易；然后计算各特征的数据熵和KL散度，量化分布差异；再训练随机森林模型进行预测，并创新性地结合概率和不确定性计算风险得分。实验表明，设备风险是最强欺诈指标，系统AUC达1.0，能有效识别典型欺诈模式（大额、深夜、高频交易）。该方法将抽象信息论转化为实用解决方案，在保持高性能的同时增强了模型可解释性，为智能风控提供了量化分析框架。

大模型应用开发指通过API与大模型交互，构建智能化应用。不同于传统Java开发，其核心在于调用部署在云端或本地的大模型服务。企业可选择开放API、云平台或本地服务器部署，各具成本、安全与性能权衡。本章将详解部署方式与开发实践，助你快速入门。

本文介绍了如何将Qwen-Agent智能助手与高德天气API集成，构建一个能响应自然语言查询的天气服务系统。主要内容包括：高德天气API的注册、参数配置及数据解析方法；Qwen-Agent框架中Assistant类的核心功能和使用方式；通过FunctionCall和Assistant两种实现方式的对比；完整示例展示了从工具定义、API集成到交互界面开发的实现过程。该系统支持终端和Web两种交互模式，可扩展为智能客服、物联网控制等场景，为开发者提供了大模型与实际API服务结合的典型范例。

本文介绍如何在企业微信中通过应用机器人实现语音消息的自动回复。具体步骤包括：创建企业微信应用，获取AgentID和Secret；使用AppFlow模版创建连接流并配置鉴权凭证；选择语音识别模型和大模型应用（如通义系列）进行自动回复；配置企业微信应用接收消息API及可信IP；最后测试应用功能。通过这些步骤，用户可以高效地利用大模型技术提升企业微信的使用体验。

本文介绍了一个基于LangGraph和Qwen大模型的可视化智能工作流系统，旨在降低AI应用门槛，让非技术用户也能轻松组合各种AI能力。系统通过四层处理引擎（预处理、情感分析、关键词提取、智能回复）自动化处理用户反馈，相比传统人工方式可大幅提升效率和质量。文章详细展示了系统架构设计、代码实现和可视化交互界面，并提供了电商客服场景的应用案例。该系统将复杂的大模型能力封装成模块化工作流，支持实时流程监控和灵活配置，有效解决了传统用户反馈处理中效率低下、标准不一等痛点。

文章摘要：本文系统介绍了LangChain框架的核心组件与工作机制。LangChain是一个为大语言模型应用开发设计的开源框架，包含模型层、提示管理、处理链、记忆系统和代理机制五大核心组件。重点分析了Tools系统、Memory系统和ReAct框架的协同工作机制：Tools扩展模型能力，Memory存储对话历史，ReAct框架实现智能推理与行动决策。通过多工具智能体示例，展示了三者如何协同完成复杂任务（如计算年龄平方根、网页内容提取等）。

本文探讨大模型应用中多智能体协作的必要性，剖析单智能体局限，并基于LangGraph框架详解多智能体系统构建。通过子图状态共享与Network架构实战，展示如何打造高效、可控的AI协作系统，助力迈向组织级AI。建议收藏，深入学习。

本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用，特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景，如拍立淘、探一下和诗歌相机，展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。

本文介绍了如何通过Spring Actuator、Micrometer、Prometheus和Grafana为Spring Boot应用程序添加监控功能。首先创建了一个Spring Boot应用，并配置了Spring Actuator以暴露健康状态和指标接口。接着，利用Micrometer收集应用性能数据，并通过Prometheus抓取这些数据进行存储。最后，使用Grafana将Prometheus中的数据可视化，展示在精美的仪表板上。整个过程简单易行，为Spring Boot应用提供了基本的监控能力，同时也为后续扩展更详细的监控指标奠定了基础。

SAPO提出一种稳定高效的大语言模型强化学习方法，通过平滑门控替代硬剪切，解决GRPO/GSPO梯度丢失与不稳定问题。其连续信任域、序列级一致性及token级自适应设计，显著提升训练稳定性与样本效率，适用于dense/MoE模型，在数学、代码、逻辑等多任务上表现优越。

协同过滤是推荐系统中广泛使用的技术，其核心思想是利用用户行为数据发现相似用户或物品进行推荐。摘要包括：1）协同过滤基于用户历史行为数据，通过计算相似度（如余弦相似度、皮尔逊相关系数）预测用户偏好；2）主要分为基于用户（寻找相似用户群体）和基于物品（发现相似物品）两种方法；3）面临冷启动、数据稀疏性等挑战，可通过混合推荐（结合内容特征）和矩阵分解等技术解决；4）典型应用包括电商猜你喜欢和流媒体推荐；5）结合大语言模型可增强语义理解能力，提升推荐准确性。

本文详细介绍 MongoDB 单机部署全流程，涵盖环境准备、安装配置、数据存储、安全加固与性能调优。适用于开发测试及小型应用，操作简便，资源占用低。内容包括系统要求、版本选择、配置修改、用户认证、备份策略及常见问题排查，助你快速搭建稳定 MongoDB 单机环境。

本文通过金融风控、电商推荐和医疗诊断三个行业案例，系统阐述了特征工程的实践价值与技术方法。在金融领域，通过构建稳定性评分等特征，将贷款审批坏账率从8.2%显著降低；电商行业通过实时兴趣向量等特征，使推荐点击率提升3倍；医疗领域则利用病变严重度评分等特征，将筛查效率提升5倍。研究揭示了特征工程作为连接业务需求与技术实现的关键桥梁，其核心在于将原始数据转化为机器可理解的业务语言。

本文系统介绍了深思熟虑智能体（Deliberative Agent）及其核心BDI架构。智能体通过信念（Beliefs）、愿望（Desires）、意图（Intentions）三个核心组件实现复杂决策：信念系统维护环境认知，愿望系统管理目标设定，意图系统执行行动计划。文章详细阐述了智能体的状态管理、推理机制和完整决策流程，并通过一个学术研究助手的设计示例，展示了如何实现从环境感知、计划制定到执行反思的完整认知循环。这种架构使智能体能够进行深度思考、规划和学习，而非简单反应式响应，代表了人工智能从工具性向认知性

阿里云飞天实验室自研数据分析智能体“析言 XiYan-SQL”在全球权威SQL诊断基准BIRD-CRITIC（SWE-SQL）多项榜单中排名第一，超越国内外顶尖团队。该模型在真实数据库问题诊断、跨方言鲁棒性、复杂SQL处理及分布外泛化等方面表现卓越，支持MySQL、PostgreSQL等主流数据库。技术上创新采用模式筛选、多生成器集成与候选重组策略，提升SQL生成质量与系统适应性。核心模型已开源至GitHub、ModelScope和Hugging Face，欢迎开发者体验贡献。

本文提出了一种基于MCP协议与高德地图API的智能旅游攻略系统，旨在解决传统旅游信息碎片化、时效性差等问题。系统通过整合多源数据，实现动态路线规划、个性化推荐等功能，支持自然语言交互和多模态展示。技术层面，MCP协议作为核心枢纽，标准化了工具调用和错误处理；高德地图API则提供地理智能、时空分析等能力。系统可生成包含景点、美食、住宿等信息的完整攻略，并支持临时发布共享。实践表明，该系统能有效降低用户规划成本，为旅游行业数字化转型提供参考。

本文介绍了常见网络服务端口及其安全风险，涵盖FTP、SSH、Telnet、SMTP、DNS、HTTP、SMB、数据库及远程桌面等20余个端口，涉及弱口令爆破、信息泄露、未授权访问、缓冲区溢出等典型漏洞，适用于网络安全学习与渗透测试参考。

FastMCP是一个基于MCP协议的高性能Python框架，旨在简化AI模型与外部工具的集成开发。它通过装饰器、类型提示等现代Python特性，将MCP协议的标准化要求转化为Pythonic的开发体验。核心功能包括：工具注册（@mcp.tool）、资源管理（@mcp.resource）和提示词模板，支持自动生成JSONSchema、异步任务调度和错误处理。FastMCP通过三层架构（应用层、核心引擎、协议适配层）实现高效开发，典型应用场景如"AI调用计算器工具"只需简单装饰器即可完成工具

本文探讨了医疗AI从传统规则系统向大模型的演进，重点介绍了基于RAG技术的医学知识精准问答系统与临床智能辅助决策系统（CDSS）的构建原理与应用。二者协同工作，前者提供权威知识检索，后者结合患者数据生成个性化诊疗建议，共同提升医疗效率、安全与质量，助力医生实现更精准的临床决策。

医保智慧经办智能体融合AI、大数据与云计算，构建五层技术架构，实现智能咨询、审核、监管与决策支持，推动医保服务从“人找服务”向“服务找人”转变，提升效率、精准防控风险，助力医保治理现代化。

本文介绍了如何使用 JDK 自带工具查看和分析 JVM 的运行情况。通过编写一段测试代码（启动 10 个死循环线程，分配大量内存），结合常用工具如 `jps`、`jinfo`、`jstat`、`jstack`、`jvisualvm` 和 `jcmd` 等，详细展示了 JVM 参数配置、内存使用、线程状态及 GC 情况的监控方法。同时指出了一些常见问题，例如参数设置错误导致的内存异常，并通过实例说明了如何排查和解决。最后附上了官方文档链接，方便进一步学习。

反应式智能体是一种基于感知-行动模式的智能系统，它不依赖复杂的内部模型，而是通过简单的条件-动作规则对环境做出即时响应。文章通过蜜蜂采蜜、膝跳反射等例子，阐述了反应式智能体的核心思想：快速、直接的刺激-反应机制。重点介绍了罗德尼·布鲁克斯提出的包容架构，该架构通过分层的行为模块和优先级仲裁机制，使简单规则组合产生复杂行为。以扫地机器人为例，展示了反应式设计在实时响应、避障导航等方面的优势，同时也指出了其在复杂规划任务中的局限性。

本文探讨了检索增强生成（RAG）系统中的高效召回技术。RAG系统通过检索相关文档增强大语言模型的回答质量，但性能受制于垃圾进，垃圾出原则。为提高召回效果，文章重点分析了三种方法：Small-to-Big通过大小文本块映射兼顾检索精度与上下文丰富度；索引扩展（如HyDE）利用大模型生成假设文档来优化检索；双向改写弥合用户查询与文档表述的差异。这些方法从不同角度解决了RAG系统中的语义鸿沟、词汇不匹配等核心问题，可单独或组合使用。高效召回技术能显著提升RAG系统的回答质量和效率。

本文深入浅出地讲解Prompt原理及其与大模型的关系，系统介绍Prompt的核心要素、编写原则与应用场景，帮助用户通过精准指令提升AI交互效率，释放大模型潜能。

想让AI帮你读懂PDF文档吗？本文教你用Spring AI和Ollama搭建一个本地RAG系统，让AI成为你的私人文档助手。无需GPU，无需云端API，只需几行代码，你的文档就能开口说话了！

DeepSeek是当前热门的推理模型，尤其擅长数学、代码和自然语言等复杂任务。2024年尾，面对裁员危机，技术进步的学习虽减少，但DeepSeek大模型的兴起成为新的学习焦点。满血版DeepSeek（671B参数）与普通版相比，在性能、推理能力和资源需求上有显著差异。满血版支持实时联网数据更新和多轮深度对话，适用于科研、教育和企业级应用等复杂场景。 阿里云提供的满血版DeepSeek部署方案对普通用户特别友好，涵盖云端调用API及各尺寸模型的部署方式，最快5分钟、最低0元即可实现。

该表格展示了多个设计场景，包括模型选择、复制粘贴提示词与图片、一键生成视频等步骤。每个步骤配有详细描述及示意图，呈现了不同主题和风格的设计构思与实现方式。

2025年，AI Agent正推动商业智能从“被动查询”迈向“主动决策”。本文系统解析AI Agent核心技术、应用场景与实施路径，助力企业构建以语义层为核心的智能分析体系，实现从数据洞察到自动行动的闭环，全面提升决策效率与数据ROI。

本文介绍了全维度智能体提示词框架CAP，通过四层架构实现对AI智能体行为的精准控制，涵盖身份定义、能力调度、安全约束与执行优化，助力企业构建可控、可维护的AI应用系统。

本文深入解析Embedding模型在RAG系统中的核心作用，涵盖其原理、类型、选型策略及实战建议。选对模型可显著提升语义检索准确性与效率，避免成本浪费。干货满满，值得收藏！

阿里云百炼平台7月推出多项更新与活动,。通义大模型家族迎来五连发升级，推出Qwen-Plus-2025-07-28快照模型，支持1M上下文长度，新增Qwen3-Coder-Plus，具备强大Coding Agent能力。同时，通义万相2.2系列全面升级，文生图、文生视频能力大幅提升。多项模型限时优惠，Qwen3-Coder-Plus最高享5折，Qwen-Plus、Qwen-Turbo价格下调50%，Qwen-MT-Plus降价80%。应用模块新增UI设计器，支持可视化构建Web App。另有多种活动上线，包括Agent创客实训、Qwen3-Coder挑战赛及全栈焕新课程。

随着AI大模型的崛起及广泛应用，旧电脑显示出了硬伤，硬件配置方面，老旧的 CPU、GPU 性能不足，运算速度缓慢，导致 AI 模型训练和推理耗时极长。内存与存储有限，无法承载大型 AI 数据集和复杂模型。散热不佳，运行 AI 任务时易过热死机。且旧电脑可能不兼容新的 AI 框架与工具，软件更新困难。这使得用户在利用旧电脑探索 AI 时，体验大打折扣，而 ToDesk云电脑、青椒云、顺网云等或许能为解决这些问题带来新契机。今天就来实测一下常用的ToDesk云电脑/青椒云/顺网云，博主将从功能、优缺点等方面为你深度剖析这几款云电脑，帮你选出最适合的那一款！🏆

本文阐述AI技术在制药行业的深度变革，涵盖企业微信私有化部署、CRM系统智能升级、Data-Agent演进等全链路转型实践，结合RAG优化与幻觉控制方案，推动业务提效与合规双提升，展现AI赋能下行业模式的重塑路径。

本文系统介绍了线性回归的原理、实现和应用。线性回归通过建立自变量(X)与因变量(Y)之间的线性关系(Y=wX+b)进行预测，核心方法包括最小二乘法（精确解析解）和梯度下降法（迭代数值解）。文章结合Python代码示例，演示了从简单线性回归到多元线性回归的实现过程，并分析了大模型时代线性回归的新应用场景。同时指出了线性回归的局限性（如对异常值敏感）和扩展方向（多项式回归、正则化等）。通过Qwen等大模型的辅助，可以快速生成高质量代码并深入分析回归结果，使这一基础方法在复杂数据中发挥更大价值。

阿里云AI实训营11月推出「Wan2.5电商人爆款打造攻略」，教你用通义万相Wan2.5在百炼平台生成商品图、视频与设计。B站UP主小宇Boi亲授视频生成技巧，支持一键批量制作高质感电商内容，提升转化率。11.12已开课，扫码即学！

DeepSeek深度求索API协议： “您应按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规要求，作为生成式人工智能服务提供者，承担在提供生成式人工智能服务中的相应法律责任，并依法开展安全评估、算法备案等合规程序。”

本文深入探讨了如何利用LangChain框架实现RAG（检索增强生成）架构，构建智能问答系统。文章首先介绍了RAG技术解决大模型知识更新和准确性问题的原理，以及LangChain作为开发框架提供的模块化组件。详细解析了LangChain的核心模块（模型、提示、索引、链等）和四种ChainType（stuff、map_reduce、refine、map_rerank）的特点与适用场景。通过一个完整的代码示例，展示了如何结合DeepSeek模型和FAISS向量数据库处理PDF文档，实现本地知识库问答功能

Qwen-Omni是通义千问系列的全新多模态大模型，支持文本、图像、音频和视频的输入，并输出文本和音频。Omni-Realtime服务针对实时交互场景优化，提供低延迟的人机交互体验。

在短视频盛行的时代，抖音已成为内容创作和营销的重要平台。面对海量视频与复杂运营需求，如何高效管理内容成为挑战。阿里云百炼平台提供了解决方案——通过配置智能体打造专属抖音助手，可获取视频信息、提取文案、润色改写，提升效率。本文详解了从开通服务、创建智能体到功能测试的全过程，助你轻松搭建高效短视频运营工具。

阿里云服务器国际站dns服务器不可用怎么办?dns可以随便改吗?