MCP 作为一款开放协议，直接规范了应用程序如何向 LLM 提供上下文。MCP 就像是面向 AI 应用程序的 USB-C 端口，正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一个将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。
本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2]，来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据，进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关内容。
SAE 会继续致力于为用户提供极简易用、成本低廉、功能强大的 Serverless 应用全托管平台：“我们希望让用户做的更少而收获更多，通过 Serverless 化，深度用云就像用水电煤一样简单”。
本文介绍了 GraalVM 静态编译技术在云原生环境下的应用：ARMS 发布了支持 GraalVM 应用的 Java Agent 探针，可为 GraalVM 应用提供开箱即用的可观测能力。同时，文章还提供了使用 ARMS 对 GraalVM 应用进行可观测的详细步骤。
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。
想象一下，只需简单几步操作，就能生成逼真的语音效果，无论是为客户服务还是为游戏角色配音，都能轻松实现。GPT-Sovits 模型，其高效的语音生成能力为实现自然、流畅的语音交互提供了强有力的技术支持。本文将详细介绍如何利用函数计算平台部署 GPT-Sovits 模型，以构建一个高效、可扩展的 AI 语音交互系统。通过这一部署方案，开发者和企业能够快速集成语音合成功能，实现从文本到语音的无缝转换，进而推动智能语音应用的创新和发展。
本课程旨在介绍阿里云百炼大模型平台的核心功能和应用场景，帮助开发者和技术小白快速上手，体验AI的强大能力，并探索企业级AI应用开发的可能性。
ComfyUI 是一款基于节点工作流稳定扩散算法的全新 WebUI，相对于传统的 WebUI，ComfyUI 的部署和学习曲线较陡峭，函数计算基于 Serverless 应用中心开发“ComfyUI 应用模版”，简化开发者的部署流程，帮助简单、快捷实现全新而精致的绘画体验，点击本文查看一键部署 ComfyUI 的方法。