API是数字化时代的“万能钥匙”，阿里云凭借云控制API、API网关、OpenAPI Explorer等产品，构建全方位API生态，助力企业高效集成、安全管控与创新升级，推动电商、制造等行业智能化转型，引领未来科技浪潮。

本服务专为百炼平台用户提供，旨在提升大模型的文字输入和输出安全审核体验。在遵守百炼平台红线管控政策的基础上，我们提供了灵活的审核标签管理功能，允许用户根据需要开启或关闭特定审核标签。此外，我们还提供定制化的安全策略配置服务，以满足不同用户的个性化需求。

Spring Security作为Spring生态的核心安全框架，结合RBAC与ACL权限模型，基于IoC与AOP构建灵活、可扩展的企业级权限控制体系，涵盖认证、授权流程及数据库设计、性能优化等实现策略。

本文系统解析七种主流文本嵌入技术，包括 Sparse、Dense、Quantized、Binary、Matryoshka 和 Multi-Vector 方法，结合适用场景提供实用选型建议，助你高效构建文本检索系统。

在数字化时代，权限管理作为信息安全的核心机制，通过定义“谁”能对“什么”执行“何种操作”，有效防范未授权访问与数据泄露，广泛应用于个人设备、企业系统与云端服务。它不仅保障安全，还提升业务效率与合规性，是数字化转型的关键支撑。

一套跑在阿里云百炼上的“生成 SQL → 执行 → 分析 → 出图”闭环方案，端到端无本地依赖，可发布为组件/网页对外服务。

想让AI理解你的需求？本文用最轻松有趣的方式教你掌握提示词工程，从小白到高手，让ChatGPT成为你最得力的助手。通过生动的类比和实战案例，轻松掌握与AI对话的艺术！

Python模块化编程是将程序拆分为多个功能模块的方法，有助于提升代码可读性、维护性和复用性。本文介绍了模块的定义与导入方式、包的结构与使用、模块搜索路径、命名规范、导入最佳实践及项目实战案例，帮助开发者构建清晰、专业的Python项目结构，提升开发效率与代码质量。

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！

近日，智能财税龙头企业百望股份与阿里云签署全面战略合作协议，共同成立“数据智能联合实验室”。双方将深化云计算与数据智能融合，以大模型为创新方向，首个深度融合通义千问Qwen3的财税行业MCP服务已在阿里云百炼上线。百望股份基于高质量数据推出交易管理、经营决策等智能体，助力企业释放数据价值。此次合作旨在构建全周期服务闭环，推动交易管理从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”。

本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算（FC）。首先通过初始化MCP Server项目，完成本地代码编写，利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包，并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后，提供三种客户端接入方式：官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程，提升了MCP Server的构建效率。

本文深入讲解了AI大模型中的prompt工程。文章分析了role角色（system、user、assistant）的意义，message多轮会话记忆机制，以及prompt的核心三要素（上下文背景、输入内容、输出指示）。同时介绍了多种提示优化技术，如少样本提示、CoT链式思考、prompt chaining链式提示、思维树ToT提示等，还展示了让AI生成提示词的方法，为实际应用提供了全面指导。

本文介绍如何基于Spring AI与DeepSeek模型构建企业级多语言翻译智能体。通过明确的Prompt设计，该智能体能自主执行复杂任务，如精准翻译32种ISO标准语言，并严格遵循输入格式和行为限制。代码示例展示了如何通过API实现动态Prompt生成和翻译功能，确保服务的安全性和可控性。项目已开源，提供更多细节和完整代码。 [GitHub](https://github.com/zlt2000/zlt-spring-ai-app) | [Gitee](https://gitee.com/zlt2000/zlt-spring-ai-app)

本文介绍如何使用阿里云百炼部署的满血版DeepSeek-R1进行API调用。通过获取API Key并使用简单代码，可快速体验DeepSeek的强大功能。具体步骤包括获取API Key、编写调用代码及查看返回结果。链接：[解决方案](https://blog.csdn.net/qwe1110/article/details/146020743) 和 [API文档](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/deepseek)。

本文介绍了如何使用Eino框架实现一个基本的LLM（大语言模型）应用。Eino中的`ChatModel`接口提供了与不同大模型服务（如OpenAI、Ollama等）交互的统一方式，支持生成完整响应、流式响应和绑定工具等功能。`Generate`方法用于生成完整的模型响应，`Stream`方法以流式方式返回结果，`BindTools`方法为模型绑定工具。此外，还介绍了通过`Option`模式配置模型参数及模板功能，支持基于前端和用户自定义的角色及Prompt。目前主要聚焦于`ChatModel`的`Generate`方法，后续将继续深入学习。

本文介绍如何在阿里云OSS创建首个存储空间（Bucket）并配置RAM用户。首先登录OSS控制台创建Bucket，填写名称与地域；随后进入RAM控制台创建用户并获取访问密钥，实现安全访问。附详细步骤图示与链接示例，助您快速搭建对象存储环境。

Python 中 SQLAlchemy 中这一开源库的使用方法

为避免大量DOM导致页面卡顿，可采用分批渲染或虚拟滚动技术，仅渲染可视区域内容。

本文深入解析RFC规范下GET与POST的本质区别：GET语义为“只读”，安全且幂等，适用于获取资源；POST为“写操作”，不安全也不幂等，用于提交数据。详解URL与Body用法误区，并揭示安全、幂等属性对开发的影响，助你避开常见坑，写出更规范的接口。

MCP与Function Call是大模型应用的两大关键技术。前者是跨模型的标准协议，实现多工具动态集成；后者是模型调用外部功能的机制。MCP构建通用连接桥梁，支持跨平台、热插拔与细粒度管控，适用于复杂企业场景；Function Call则轻量直接，适合单模型快速开发。二者可协同工作：模型通过Function Call解析意图，转为MCP标准请求调用工具，兼顾灵活性与扩展性。未来将趋向融合，形成“解析-传输-执行”分层架构，推动AI应用标准化发展。

SQL注入是一种常见且危险的Web安全漏洞，攻击者通过构造恶意SQL语句绕过验证、窃取数据或执行系统命令。本文详解其原理、危害及防御措施，强调参数化查询与输入验证的重要性。

本文以“快递分拣”为喻，详解Linux网络包从发送到接收的内核协作流程。通过系统调用、sk_buff封装、协议栈分层处理及硬/软中断协同，展现数据如何在应用层、内核与网卡间高效流转，揭示零拷贝、中断分工与分层设计等核心机制，呈现Linux网络栈精密高效的运作全景。（238字）

从输入网址到网页显示，数据包历经URL解析、DNS查询、TCP握手、IP路由、MAC转发等九步“闯关”，跨越应用层至物理层，协同完成一场网络世界的精密协作之旅。

2025年，AI浪潮席卷而来，创新触手可及。值此年末，阿里云开启年度成绩单发布之旅。这是一份回顾，更是一声致谢——感恩每位客户与开发者的信赖相伴。砥砺前行，共赴智能未来！

基于边缘计算与多传感器融合，智能猫窝集成宠物识别算法，实现区域预警、Vlog自动生成与睡眠监测一体化。通过AI视觉、毫米波雷达等技术，精准识别宠物行为，助力远程看护与健康管理，提升人宠情感连接，打造智慧养宠新体验。

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。

本教程以SpringAI为核心，讲解Java与大模型（如DeepSeek）融合开发，助力传统项目智能化。介绍AI基础、Transformer原理及SpringAI应用，推动Java在AI时代焕发新生。适合Java程序员入门大模型开发。

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

状态模式通过封装对象的状态，使行为随状态变化而改变。以订单为例，将待支付、已支付等状态独立成类，消除冗长条件判断，提升代码可维护性与扩展性，适用于状态多、转换复杂的场景。

你的RAG系统回答问题总是差那么一点？从用户反馈收集到强化学习，这篇文章带你了解如何打造进化不息的RAG系统。通过一家书店智能助手的进化故事，展示数据驱动优化和模型微调策略如何让RAG系统越变越聪明，并帮助AI拥有真正的'学习能力'。

RAG系统评估听起来高深，其实跟我们生活中的'尝鲜评测'没啥两样！本文用轻松幽默的方式，带你从检索质量、生成质量到用户体验，全方位掌握如何科学评测RAG系统，避免踩坑，让你的AI应用又快又准。#RAG技术 #AI评估 #信息检索 #大模型 #数据科学

MyBatis 常见配置包括数据库连接、类型别名、映射器等核心模块，合理配置可提升开发效率与系统性能。主要内容涵盖核心配置文件结构、关键配置项详解及配置优先级说明。

想象一下，你有个超级聪明的AI朋友，但它不知道你想要什么。本文用最轻松的方式告诉你，如何通过四种不同的'教学姿势'，让AI秒懂你的需求，从完全不懂到心有灵犀，一步步成为你的最佳拍档！

想象一下，如果AI能像你思考问题一样有条理，从一个想法延伸到多个分支，会发生什么？思维树提示技术就是这样一种让AI更聪明的方法，通过结构化思维引导，让AI等大模型给出更深入、更全面的回答。本文将用最轻松的方式，带你掌握这个让AI智商飞升的秘技。

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。

随着“人工智能+”行动的深入推进，文化传媒行业正经历深刻变革。云计算与AI深度融合，重构内容生产、分发全流程，为行业注入新动能。预计到2025年，我国AI核心产业规模将破万亿，文化传媒作为技术应用先锋，以两位数增速迈向智能化。在CCBN活动现场，中央广播电视总台与阿里云探讨了大模型如何驱动行业升级，展望未来新图景。汪莹指出，大模型将重构文化消费形态，助力生产力与传播力倍增，推动中国文化走向世界。同时，解决AI应用“最后一公里”问题需产业链各方协同发力，基于现有大模型能力进行二次开发是切实可行路径。

本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP（模型上下文协议）标准化接口，解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力，支持实时数据接入和湖仓一体分析；函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境；Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground，实现高效的服务化部署，帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent，优化数据分析流程并降低成本。