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。
直播平台的数据库选型要考虑流量波动、数据规模和实时性需求，如使用Redis的Sorted Set处理实时排行榜，List处理用户关注列表，使用分布式数据库PolarDB-X处理核心业务数据，AnalyticDB进行大数据分析。通过这些技术和策略，直播平台能够应对复杂的业务需求和流量挑战。
PolarDB-X 是阿里云推出的云原生分布式数据库，自2021年10月开源以来，持续迭代升级，至2024年4月发布的v2.4.1版本，重点增强了企业级运维能力，如无锁变更、物理扩缩容、数据TTL等，提供金融级高可用、透明分布式、HTAP一体化等特性。PolarDB-X 支持集中式和分布式一体化形态，兼容MySQL生态，适用于金融、通信、政务等行业。
在大数据和大模型的加持下，现代数据技术释放了巨大的技术红利，通过多种数据范式解除了数据的桎梏，使得应用程序达到了“心无桎梏，身无藩篱”的自在境界，那么现代应用有哪些数据范式呢？这正是本文尝试回答的问题。
本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（以下简称ADB PG）的实际体验出发，介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务，并详细阐述ADB PG使用的优势技术，最后提供对应业务案例分析。
本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践，包括基本用法及实现原理，以及在具体算子实现中的思考和沉淀。
本文介绍通过 AnalyticDB PostgreSQL 版基于实时物化视图，构建流批一体的一站式实时数仓解决方案，实现一套系统、一份数据、一次写入，即可在数仓内完成实时数据源头导入到实时分析全流程。
