官方博客-第7页-阿里云开发者社区

  • 2024-09-09
    169

    Java字符串拼接技术演进及阿里巴巴的贡献

    本文主要讲述了Java字符串拼接技术的演进历程,以及阿里巴巴贡献的最新实现 PR 20273。

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  • 2024-09-06
    109

    MacTalk 测评通义灵码,实现“微信表情”小功能

    墨问西东创始人池建强分享了团队使用通义灵码的经验。

  • 2024-09-06
    121042

    通义灵码最全使用指南,一键收藏

    通义灵码最全使用指南,一键收藏。

  • 2024-09-05
    305

    RAG效果优化:高质量文档解析详解

    本文关于如何将非结构化数据(如PDF和Word文档)转换为结构化数据,以便于RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统使用。

  • 2024-09-05
    132

    软件测试之道 -- 做一个有匠心的程序员

    作者一年前围绕设计模式与代码重构写了一篇《代码整洁之道 -- 告别码农,做一个有思想的程序员!》的文章。本文作为续篇,从测试角度谈程序员对软件质量的追求。

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  • 2024-09-04
    126

    用Prompt技巧激发无限创意

    本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案,结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料,以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享,全面解析这一领域的实践策略。

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  • 2024-09-04
    1021

    【算法精讲系列】MGTE系列模型,RAG实施中的重要模型

    检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。

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  • 2024-09-04
    107

    WASM性能分析-插桩方案

    本文结合了代码插桩和性能火焰图的技术,以 WebAssembly 为例介绍了性能分析的方法和相关实现。

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  • 2024-09-03
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    速成RAG+Agent框架大模型应用搭建

    本文侧重于能力总结和实操搭建部分,从大模型应用的多个原子能力实现出发,到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。

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