大语言模型应用框架介绍
大型语言模型（LLM）是在大规模文本数据上训练而成，用于执行自然语言处理任务的深度学习模型，如文本分类、问答、总结和生成等。尽管LLM如ChatGPT、GPT-3、LaMDA等备受关注，但其泛化能力和特定任务优化方面仍有限制。为此，应用框架如LangChain应运而生，提供了更优化的解决方案。学习LLM应用框架可循序渐进，掌握其应用场景及常见框架，构建具体应用。
数据管理进化论：DMS助力企业实现智能Data Mesh
Gartner分析师认为Data Mesh对企业提升数据价值交付效率具有重要意义，阿里云数据管理服务DMS给出了对于Data Mesh的核心思考，包括企业什么时候应该考虑实施Data Mesh，如何解决业务团队素养和意愿问题。结合这些思考，DMS提出了企业可行的落地策略，即企业应以数据价值不断提升为导向，基于元数据驱动的Fabric、AI等能力实现智能Data Mesh，最终形成分布式和集中化的动态平衡，以达到企业数据驱动的最佳状态。
MetaLlama大模型
LLaMA 是一组基础语言模型，参数范围从 7B 到 65B，在大量公开数据上训练而成，性能优异。Llama 2 为 LLaMA 的升级版，参数规模扩大至 70 亿至 700 亿，特别优化了对话功能。Code Llama 基于 Llama 2 开发，专注于代码生成，提供不同参数规模的模型。这些模型可在多种平台上运行，包括官方 API、第三方封装库如 llama.cpp 和 ollama，以及通过 Hugging Face 的 transformers 库使用。此外，还提供了详细的模型申请及使用指南，便于开发者快速上手。相关链接包括 Meta 官方页面和 GitHub 仓库。
基于LangChain手工测试用例转Web自动化测试生成工具
该方案探索了利用大模型自动生成Web自动化测试用例的方法，替代传统的手动编写或录制方式。通过清晰定义功能测试步骤，结合LangChain的Agent和工具包，实现了从功能测试到自动化测试的转换，极大提升了效率。不仅减少了人工干预，还提高了测试用例的可维护性和实用性。