本文为大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01
在本文中,我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略:多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现,并分享一些实现时的关键技巧。
DataAgent如何助理业务和研发成为业务参谋?如何快速低成本的创建行业数据分类标准?如何管控数据源表的访问权限?如何满足企业安全审计需求?
11月,阿里云百炼平台迎来一系列重大更新,包括推出QwQ、qwen-turbo、qwen-Plus等多个新模型及快照版本,强化AI推理、文本生成、视觉理解等能力。此外,还优化了模型管理、数据处理等功能,提升了用户体验。
本期文章,我们将向大家展示如何使用AgentScope中构建和使用具有RAG功能的智能体,创造AgentScope助手群,为大家解答和AgentScope相关的问题。
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系,通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台,保障数据生产稳定性与数据质量,减少ETL链路及计算时间,每年数仓整体费用从300多万降到180万。