@workspace 功能发布后，我们收到了非常多新老朋友的积极反馈，其中有一个特别的朋友给我留下了深刻的印象，来分享一下他的故事。
在这个数字化时代，提供卓越的客户服务已成为企业脱颖而出的关键。为了满足这一需求，越来越多的企业开始探索人工智能（AI）助手的应用，以实现全天候（7x24）的客户咨询响应，全面提升用户体验和业务竞争力。本解决方案通过函数计算FC 和大模型服务平台百炼，为您提供一个高效便捷构建 AI 助手思路。
在过去半年，ALB Ingress Controller推出了多项高级特性，包括支持AScript自定义脚本、慢启动、连接优雅中断等功能，增强了产品的灵活性和用户体验。此外，还推出了ingress2Albconfig工具，方便用户从Nginx Ingress迁移到ALB Ingress，以及通过Webhook服务实现更智能的配置校验，减少错误配置带来的影响。在容灾部署方面，支持了多集群网关，提高了系统的高可用性和容灾能力。这些改进旨在为用户提供更强大、更安全的云原生网关解决方案。
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
文章探讨了如何利用多模态大模型和工程优化手段提升物流理赔业务效率。核心方案包括：通过多模态RAG技术实现图片查重，结合异步调用方法优化货损识别功能。
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS)，解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent（iLogtail/LoongCollector）在海外场景的应用，推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案，包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等，并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导，帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
