在阿里云平台上，您只需十分钟，无需任何编码，即可在企业微信上为您的组织集成一个具备大模型能力的AI助手。此助手可24小时响应用户咨询，解答各类问题，尤其擅长处理私域问题，从而成为您企业的专属助手，有效提升用户体验及业务竞争力。
基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。
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。
本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。
通过遵循以上最佳实践，可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统，为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面，能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
