本文详细解析了Qwen-Agent的核心功能——功能调用，涵盖其定义、工作流程、重要性和实际应用，通过实例展示了如何在Qwen-Agent中利用此功能与外部工具和API互动，扩展AI应用范围。

阿里云的人工智能平台PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对Qwen2模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过PAI-QuickStart轻松实现Qwen2系列模型的微调、评测和快速部署。

阿里云百炼提供了一系列预置的MCP服务，无需自行部署或支付资源费用。通过简单几步，即可在智能体中添加MCP服务，自动实现调用兼容。

本文提出一种低成本、高性能的大模型应用优化方案：基于SentenceTransformer本地生成文本向量，实现语义级缓存匹配；结合通义千问大模型智能融合历史与新答案；内置缓存淘汰与异常处理机制。实测缓存命中率超50%，响应提速10倍以上，显著降本增效。

本文深入剖析HTTP与RPC的本质区别，从TCP底层原理讲起，解析粘包拆包、协议封装等核心问题，梳理二者演进脉络。通过对比服务发现、传输性能、适用场景等维度，结合Dubbo、gRPC等框架，帮你按场景精准选型，彻底搞懂微服务通信的技术逻辑。

医疗票据OCR正从传统模板匹配迈向智能理解新阶段。快瞳科技融合OCR与医疗知识图谱，实现高精度、自适应识别，显著提升效率与准确性，推动医疗数字化智能化升级。

本文深入解析Transformer及其在AI领域的三大突破：自然语言处理、视觉识别（ViT）与图像生成（DiT）。以“注意力即一切”为核心，揭示其如何成为AI时代的通用架构。

本文系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，涵盖智能体基础、多智能体协作、知识增强、模型优化、工具调用、协议标准化及人机交互等关键领域，助力构建高效、智能、协同的AI应用体系。建议点赞收藏，持续关注AI架构前沿技术。

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。

通过清晰度、上下文、命令、链式、持续优化五个维度，教你如何与AI进行高效对话。从小白到专家，一篇文章搞定所有提示词技巧！

做好一个网站不仅需要我们对站点装修及内容发布,也需要我们学会对网站运营,如进行站长推送,将我们内容快速推送到各大搜索平台,有效的让用户能搜索到我们内容,或者需要在谷歌推广就必须对网站添加SSL证书,这样搜索域名的时候搜索框不会出现<不安全>字符在域名前面,以及运行网站要懂运维,出现BUG时要去及时解决查找原因.自始至终自身要不断学习网络相关知识,遇到问题方能迎刃而解. 本文结束,如还有不懂的同学可联系作者,倾力而为,祝您成功!

本文介绍了如何在Java开发中通过跨语言编程，利用阿里云百炼服务平台的DeepSeek大模型生成公告内容，并将其嵌入前端页面。

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)。

本文探讨了大模型在AI客服中的应用。大模型虽具有强大的知识生成能力，但在处理具体业务如订单咨询、物流跟踪等问题时，需结合数据库查询、API调用等手段。文章提出用Function Call连接大模型与业务系统，允许大模型调用函数获取私域知识。通过具体示例展示了如何设计系统提示词、实现多轮对话、定义Function Call函数，并利用RAG技术检索文档内容。最后，展示了该方案在订单查询和产品咨询中的实际效果。

阿里云百炼知识检索应用评测：搭建个人/企业专属智能问答助手

阿里云的Qwen2-72B模型在Hugging Face上荣登开源模型榜首，展现卓越性能，超越其他包括Meta的Llama-3在内的竞争者。Qwen2有多个参数版本，其中72B版本在自然语言理解、知识、代码等任务上表现出色。较小参数版本如7B模型在某些方面略逊一筹。推出不同参数模型可能是为了降低成本、加速迭代、构建丰富的模型生态。通过提供不同规模的模型，阿里云旨在促进技术研究和全场景应用，类似于微软Windows XP和阿里云OS生态的构建策略。

阿里云面向生态伙伴开放“阿里云百炼“大模型服务平台和“通义”系列为代表的各类大模型产品能力，与产品生态伙伴展开基于大模型应用方向的Maas（模型即服务）产品集成与被集成合作，旨在为用户提供AI领域研究成果在行业中的最新技术应用与解决方案，而共同开展的一项关于大模型应用合作的产品合作计划。

模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。

当AI嵌入通信认证，国际短信验证码平台已演变为一个集成了通信技术、数据智能与安全工程的复杂智能系统。它不再仅仅是信息的搬运工，而是全球数字信任的构建者。面向未来，唯有深刻理解并主动拥抱这场由AI驱动的技术跃迁，企业才能在全球无界的数字浪潮中，筑牢信任的基石，赢得用户的持久信赖，驱动国际化业务的稳健增长。

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。

因为用户的自然提问方式与知识库的客观组织方式天生存在不可调和的差异。如果不进行改写，直接将原始查询用于检索，就如同让一个不懂检索的人自己去漫无目的地查字典，结果往往是找不到、找错了或找到的没法用。Query 改写是保障 RAG 系统可靠性、准确性和可用性的“第一道防线”和“核心基础设施”。它通过一系列技术手段，将用户的意图“翻译”成检索器能高效理解的语言，从而确保后续步骤能在一个高质量的基础上进行。

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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。

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。

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！

从小张想让AI助手帮他写代码却总是得到奇怪答案说起，揭开提示词工程师这个神秘职业的面纱。这个被称为'AI翻译官'的工作到底有多香？是时候考虑转行了吗？

阿里云推出试用点，助力客户免费学习和验证解决方案。用户可领取试用资源，抵扣POC过程中的费用，且不影响产品免费试用权益。试用点有效期为1年，实名认证的阿里云会员均可领取。此外，完成指定操作还可获得激励试用点。

dayjs是一个极简快速2kB的JavaScript库，可以为浏览器处理解析、验证、操作和显示日期和时间，它的设计目标是提供一个简单、快速且功能强大的日期处理工具，同时保持极小的体积（仅 2KB 左右）。

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。

【7月更文挑战第1天】阿里云百炼提供一站式的模型开发服务，包括大模型训练、调用与部署。用户可查看剩余调用次数，点击开通服务以使用模型。计费基于调用量，涵盖推理、训练和部署。开通服务需同意协议，成功后将收到短信通知。评测显示，平台功能丰富，易用性强，能显著提升模型效果，且模型部署简便。建议优化数据预处理工具并增加实例教程。

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！

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。

本文介绍DC-8靶机渗透全过程，涵盖环境搭建、信息扫描、SQL注入、密码爆破、反向Shell获取及提权。利用sqlmap与john工具破解用户凭据，通过Web表单执行命令并获取root权限，最终读取flag完成渗透测试。

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。

本文系统讲解大型语言模型（LLM）核心技术与开发实践，涵盖基础概念、模型架构、训练方法、应用策略与伦理安全，适合AI开发者全面学习与参考。

视觉丰富文档的高效检索与生成是自然语言处理领域的重大挑战。ViDoRAG（Visual Document Retrieval-Augmented Generation via Dynamic Iterative Reasoning Agents）由阿里巴巴通义实验室、中国科学技术大学和上海交通大学联合提出，通过多智能体框架和动态迭代推理机制解决此问题。其核心包括多模态混合检索策略和多智能体生成流程，同时发布的ViDoSeek数据集，专为大规模文档集合设计，提供复杂推理与精准问答的评估基准。实验表明，ViDoRAG在准确率和效率上优于传统方法，未来将优化系统性能并降低计算成本。

本问是对《AI 剧本生成与动画创作》的用心体验。结论不是特别理想，在实际使用中仍存在一些问题。

本篇文章主要介绍了自定义插件2.0版本的常见问题。

阿里云推出的主动式智能导购AI助手，采用Multi-Agent架构，通过规划助理、商品导购助理和历史对话信息，为顾客提供个性化的产品推荐。无论是商家还是顾客，都能从中受益。它不仅帮助顾客在购买不熟悉的产品时做出明智选择，还让商家更高效地服务客户。开发者可快速部署，使用便捷，大大降低AI技术门槛。

Qwen团队推出了新成员QVQ-72B-preview，这是一个专注于提升视觉推理能力的实验性研究模型。提升了视觉表示的效率和准确性。它在多模态评测集如MMMU、MathVista和MathVision上表现出色，尤其在数学推理任务中取得了显著进步。尽管如此，该模型仍存在一些局限性，仍在学习和完善中。

基于百炼平台的 `qwen-max` API，设计了一套融合检索增强、图谱增强及指令驱动的智能工具调用决策系统。该系统通过解析用户指令，智能选择调用检索、图谱推理或模型生成等工具，以提高问题回答的准确性和丰富性。系统设计包括指令解析、工具调用决策、检索增强、图谱增强等模块，旨在通过多种技术手段综合提升智能体的能力。