如何从0部署一个大模型RAG应用
本文介绍了如何从零开始部署一套RAG应用，并将其集成到移动端，如钉钉群聊中。应用场景包括客服系统、智能助手、教育辅导和医疗咨询等。通过阿里云PAI和AppFlow，您可以轻松部署大模型RAG应用，并实现智能化的问答服务。具体步骤包括准备向量检索库、训练私有模型、部署RAG对话应用、创建钉钉应用及配置机器人等。
阿里云AI大模型助力客户对话分析——全方位提升服务与体验
随着数字化转型的推进，企业愈发重视客户互动数据的价值。阿里云推出了一套基于AI大模型的客户对话分析解决方案，通过自动化手段分析大量客户对话数据，提取有价值信息，优化服务流程，提升客户体验。本文将结合技术文档和实际体验，全面评测这一解决方案。
《AI大模型助力客户对话分析解决方案评测》
该方案详细描述了AI客服对话分析的实践原理和实施方法，涵盖数据采集、预处理、特征提取、语义理解及可视化展示等环节。方案提供了较为详细的实施步骤，但在模型选型、特殊数据处理等方面存在不足。部署过程中，用户在数据采集对接和模型训练优化方面遇到困惑，希望获得更多实际案例和操作指导。示例代码基本可用，但在函数计算和第三方库兼容性上存在报错。总体而言，方案能满足基本对话分析需求，但需在准确性、实时性、个性化分析和结果解释性方面进一步改进。
1000W长连接，如何建立和维护？千万用户IM 架构设计
最近有小伙伴在面试 美团，又遇到了 IM 架构问题。小伙伴支支吾吾的说了几句，面试挂了。
所以，尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理，使得大家内力猛增，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，**让面试官爱到 “不能自已、口水直流”**，然后实现”offer直提”
大厂 10Wqps智能客服平台，如何实现架构演进？
40岁老架构师尼恩，凭借深厚的架构功力，指导众多小伙伴成功转型大模型架构师，实现职业逆袭。尼恩的《LLM大模型学习圣经》系列PDF，从基础理论到实战应用，全面覆盖大模型技术，助力读者成为大模型领域的专家。该系列包括《从0到1吃透Transformer技术底座》《从0到1吃透大模型的基础实操》《从0到1吃透大模型的顶级架构》等，内容详实，适合不同水平的读者学习。此外，尼恩还分享了多个智能客服平台的实际案例，展示了大模型在不同场景中的应用，为读者提供了宝贵的实践经验。更多技术资料和指导，请关注尼恩的《技术自由圈》公众号。