本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容，旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手，并通过不同的渠道（如网站、钉钉、微信公众号等）发布这些应用。

本文系统解析企业级LLM应用评估体系，涵盖多轮对话、RAG、智能体三大场景，对比主流框架适配性，助力构建科学评估流程。建议点赞收藏。

capcut-mate 是面向剪映的自动化辅助工具，提供草稿管理、媒体处理、字幕特效及视频生成能力，支持 OpenAPI 与桌面客户端。新增中英文双语支持、智能语言切换（基于 Accept-Language）、跨平台适配（Windows/Linux）及统一响应格式，开箱即用。

Go语言是Google推出的高性能开源编程语言，语法简洁（仅25个关键字）、编译极快、原生支持高并发（goroutine+channel），兼具C的效率与Python的开发体验。广泛用于云原生（K8s/Docker）、微服务及高并发系统。入门推荐访问golangdev.cn系统学习，再通过GitHub项目实战巩固。

Spring-ai-alibaba-nl2sql 是析言 GBI 产品在数据问答领域的一次重要开源尝试，专注于 NL2SQL 场景下的核心能力开放。

本章详解Spring AI 1.1.2中Prompt核心机制：以System/User/Assistant/Tool四类消息构建结构化提示，强调“角色决定语义”；涵盖多模型配置（DeepSeek/Qwen）、五种实战调用方式及系统消息最佳实践，夯实AI交互工程基础。

本文介绍了如何创建并配置飞书应用及机器人，包括登录飞书开发者后台创建应用、添加应用能力和API权限，以及通过AppFlow连接流集成阿里云百炼服务，最后详细说明了如何将机器人添加到飞书群组中实现互动。

大模型时代驱动智能运维变革，阿里云通过统一可观测平台、UModel数字孪生与AIOps Agent，实现数据、认知、决策的全链路升级，重构运维新范式。

阿里通义千问，阿里集团的大型预训练语言模型，应用于AI教育，实现个性化教学、自适应学习系统和智能答疑。通过AIGC，它生成个性化内容，适应不同学生需求，优化教育资源配置，推动教育创新。在教育场景中，模型提供实时反馈，定制学习路径，促进教学质量提升。随着技术进步，AI在教育领域的应用将更加深入，但也需关注伦理与安全。

阿里云百炼大模型服务产品全新升级，探索算法和技术创新，共享阿里集团内环业务的模型构建经验。

通义千问Qwen3通过MCP协议，在Agent中具备强大的工具调度与复杂任务拆解能力，成为构建复杂AI应用的核心引擎。以“基金助手”为例，集成且慢MCP服务后，可一键调用多源金融数据并动态组合分析工具，实现精准调度。在阿里云百炼平台上，只需4步即可构建一个“金融顾问”智能体：开通且慢MCP服务、新建智能体、添加MCP技能、测试效果。此外，还可增加提示词规范输出内容，完成更复杂的任务。

xyvaClaw 是开源的增强型AI助手平台，基于OpenClaw构建，集成38+实战技能、五级模型容灾、无损上下文引擎与四层记忆系统；深度适配飞书（112个TS文件），支持一键部署、本地私有化及自我进化，真正实现企业级智能办公自动化。

本文详细介绍了RAG（检索增强生成）系统中的文本切片策略。RAG切片是将长文档分割为语义完整的小块，以便AI模型高效检索和使用知识。文章分析了五种切片方法：改进固定长度切片（平衡效率与语义）、语义切片（基于嵌入相似度）、LLM语义切片（利用大模型智能分割）、层次切片（多粒度结构）和滑动窗口切片（高重叠上下文）。作者建议根据文档类型和需求选择策略，如通用文档用固定切片，长文档用层次切片，高精度场景用语义切片。切片质量直接影响RAG系统的检索效果和生成答案的准确性。

击败Meta，阿里Qwen2.5再登全球开源大模型王座

本文详解 Spring AI 结构化输出功能，通过 Java Record 与 .entity() 方法，实现 AI 的 JSON 响应自动映射为 Java 对象，解决纯文本难以集成的问题。文中还对比了 Lambda 写法并提供 Prompt 设计最佳实践。

非常非常有用的一片宝藏文章，主要阐述了大模型prompt构建的一些基础方法，能够起到很好的帮助，本文转载至https://mp.weixin.qq.com/s/7X68fNdOOYfk5Qg9iEM2lA，该公众号的其他文章也很有用，推荐大家关注。

阿里云通义万相推出2.1视频生成模型，大幅提升复杂运动、物理规律遵循及艺术表现，在权威评测VBench中夺冠。新模型采用自研VAE和DiT架构，增强时空上下文建模，实现更稳定的大幅度肢体运动和多对象生成。通义万相支持中英文文字特效生成，满足广告设计、短视频等创作需求，并在阿里云百炼平台开放API调用，提供免费试用资源。

本指南教你低成本部署私有AI助手OpenClaw：开通百炼Coding Plan（新客首月7.9元，支持Qwen3/GLM-5/Kimi等多模型，按次计费省成本），再选购预装OpenClaw镜像的轻量应用服务器，配置API Key并开放端口，5分钟即可访问控制面板。零编译、低门槛、高扩展，适合中小团队快速落地。

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。

本文介绍了基于RAG（检索增强生成）技术构建知识库的原理与实现方法。RAG通过结合检索与生成模型，提升大语言模型在问答任务中的准确性与相关性，有效缓解“幻觉”问题。文章还详细讲解了如何利用DeepSeek与SpringAI搭建高效RAG系统，并提供了完整的Java代码示例，帮助开发者快速实现文档处理、向量存储与智能问答功能。适用于智能客服、内容生成、辅助决策等多个场景。

人工智能（AI）是借助计算机技术来模拟与实现人类智慧的一项科技。它涵盖了从感知到语言理解等多方面的能力。AI可划分为弱AI、强AI及超AI三类，当前主要集中在弱AI的应用上，如语音助手和图像识别。为了高效运用AI，首先需清晰目标，再选取合适的工具，同时保证数据质量，不断优化模型，并注重伦理考量，最终实现人机协同作业，充分发挥各自优势。

使用阿里云AppFlow和通义百炼，无需编码即可将大模型如通义千问接入微信公众号。首先确保公众号已认证，然后在通义百炼导入文档创建知识库。在AppFlow中选择“微信公众号大模型自动回复”模板，添加微信凭证和百炼API密钥。配置微信公众平台的服务器地址、Token和EncodingAESKey，并设置IP白名单。完成这些步骤后，用户在公众号的提问将由大模型自动回答。AppFlow简化了集成过程，助力高效智能客服建设。

本文介绍如何在阿里云百炼平台上，通过4个简单步骤实现数据查询、分析与可视化的全流程解决方案。结合博查MCP服务和QuickChart功能，用户无需编程基础，仅需5分钟即可完成配置。

MCP（模型上下文协议）是AI领域的标准化工具调用协议，相当于万能遥控器，让不同AI模型能通过统一接口使用各种外部工具。其核心架构采用客户端-服务器模式：AI客户端负责理解用户意图并整合结果，MCP服务器则专注于工具执行。相比厂商私有的FunctionCall，MCP具有开放标准、跨模型支持、动态发现等优势，能实现真正的"即插即用"。该协议解决了AI模型知识局限、无法执行动作等问题，使AI从"知识库"进化为能操作外部系统的智能助手，可应用于个人

XiYan-SQL 是一种创新的多生成器集成Text-to-SQL框架，通过M-Schema增强模型对数据库结构的理解，结合ICL与SFT方法提升SQL生成质量和多样性，经实验证明在多个数据集上表现优异，特别是在Spider和SQL-Eval上取得了领先成绩。

本文介绍 Spring AI 中的文生图能力，围绕 ImageModel、ImagePrompt 与阿里云百炼图像模型展开，演示如何根据文字描述生成图片链接，并结合 Prompt 编写技巧与参数配置，帮助开发者提升生成效果与落地能力。

阿里云数字短信全面开放！突破传统限制，支持图文/视频/音频富媒体（单条2MB），全平台（iOS/安卓/鸿蒙）触达率超90%，解决拦截高、内容单调、转化低痛点，助力电商、零售等行业实现“发得出、看得见、愿意点”的高效营销。

本文深入解析了Model Context Protocol（MCP）协议，探讨其在AI领域的应用与技术挑战。MCP作为AI协作的“USB-C接口”，通过标准化数据交互解决大模型潜力释放的关键瓶颈。文章详细分析了MCP的生命周期、传输方式（STDIO与SSE），并提出针对SSE协议不足的优化方案——MCP Proxy，实现从STDIO到SSE的无缝转换。同时，函数计算平台被推荐为MCP Server的理想运行时，因其具备自动弹性扩缩容、高安全性和按需计费等优势。最后，展望了MCP技术演进方向及对AI基础设施普及的推动作用，强调函数计算助力MCP大规模落地，加速行业创新。

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。

阿里云百炼是基于通义大模型、行业大模型以及三方大模型的一站式大模型开发平台。提供完整的模型训练工具和全链路开发套件，预置丰富的应用插件，提供便捷的集成方式，结合企业专属数据和API，帮企业高效完成大模型应用构建。RAG检索增强应用是在通义千问-Max大模型基础之上，专项增强「基于知识检索的大模型生成能力」，支持基于结构化/非结构化内容的文字生成场景。

阿里云百炼推出大语言模型推理资源包优惠活动，所有主账号用户均可参与，无论是否完成实名认证。活动提供qwen-max、qwen-plus及qwen-turbo三种资源包，分别支持对应模型的实时推理费用抵扣，折扣力度达8.8折至9折不等。每种资源包限量发售，有效期为1年，自订购之日起计算。活动期间购买的资源包不可用于抵扣Batch调用、上下文缓存等其他服务费用。如有疑问可加入官方支持群（77600022533）交流反馈，优惠名额有限，先到先得。

本文详解7种CSS布局技巧：行高控制、伪元素装饰、calc动态计算、表格/伪表格布局、transform变形、绝对定位及Flexbox弹性布局，配图清晰，助你高效实现复杂页面效果。（239字）

本内容为您提供了百炼平台SFT微调的实践案例，帮助您方便并快速借助模型微调定制化您自己的专属模型。

通义万相2.1模型推出新特征，包括复杂人物运动的稳定展现、现实物理规律的逼真还原及中英文视频特效的绚丽呈现。通过自研的高效VAE和DiT架构，增强时空上下文建模能力，支持无限长1080P视频的高效编解码，并首次实现中文文字视频生成功能。升级后的通义万相荣登VBench榜单第一，提供电影级分镜效果、四格漫画故事速览及情侣头像创意定制等多种玩法，满足多样化的视觉创作需求。可直接在阿里云百炼平台调用API体验这些功能。

阿里云百炼平台推出智能体与工作流相互调用功能，支持四种灵活嵌套模式，提升复杂业务流程的复用与自动化能力。通过组件化封装，用户可在智能体中调用工作流，或在工作流中嵌套智能体，显著提高开发效率与系统灵活性，适用于不同技术水平的开发者。

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、一键生图等步骤。每个步骤配有详细描述及示意图，呈现了不同主题如商业海报、IP主视觉、品牌包装、街拍风格等的设计构思与实现方式。

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！

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Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集，计算统计量（如均值、标准差）的分布，适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间，并量化模型不确定性，但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性，在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比，Bootstrap不依赖分布假设，在非正态数据中表现更稳健。