MongoDB Atlas与大语言模型的梦幻联动：如何瞬间提升企业级AI应用的构建效率？
【8月更文挑战第8天】在大数据时代，企业需挖掘数据价值。MongoDB Atlas作为云端数据库服务，以灵活性著称，减轻运维负担并支持全球数据分布。大语言模型（LLMs）革新AI构建方式，擅长处理自然语言。本文通过对比展示如何整合Atlas与LLMs，构建高效企业级AI应用：Atlas确保数据高效存储管理，LLMs提供语言理解与生成能力，二者结合加速AI应用开发并激发创新潜能。
福利！阿里宣布手淘安卓客户端容器化框架Atlas正式开源
3月13日，手机淘宝安卓客户端容器化框架Atlas正式宣布开源（https://github.com/alibaba/atlas）。Atlas由阿里巴巴移动团队自研，以容器化思路解决大规模团队协作问题，实现并行开发、快速迭代和动态部署，适用于Android 4.x以上系统版本的大小型App开发。
DataV Atlas深度解析与实战应用：打造个性化地理信息可视化
阿里云DataV的Atlas功能专注于地理信息可视化，提供范围选择、边界生成和层级展示等工具，助用户轻松创建专业地图应用。通过代码示例展示了如何用Geo组件展示中国省份销售数据，强调了数据安全和性能优化的重要性。DataV Atlas简化了复杂地理信息的展示，提升了数据洞察的直观性和美感。【6月更文挑战第19天】
【ACL2024】基于长尾检索知识增强的大语言模型
近日，阿里云人工智能平台PAI与阿里集团安全部内容安全算法团队、华东师范大学何晓丰教授团队合作，在自然语言处理顶级会议ACL2024上发表论文《On the Role of Long-tail Knowledge in Retrieval Augmented Large Language Models》，论文主题为长尾知识检索增强的大语言模型。通过将问题识别为普通可回答和长尾两种性质，让大模型针对性的对长尾问题进行检索文档增强。对于普通可回答的用户提问可以直接通过大模型回答，而不需要进行文档检索增强，从而能增强大模型处理不同类型用户提问的效率。