阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。
【HBase入门与实战】一文搞懂HBase!
该文档介绍了HBase，一种高吞吐量的NoSQL数据库，适合处理大规模数据。HBase具备快速读写、列式存储和天然支持集群部署的特点，常用于高并发场景。NoSQL与关系型数据库的主要区别在于数据模型、查询语言和可伸缩性。HBase的物理架构包括Client、Zookeeper、HMaster和RegionServer，其中RegionServer管理数据存储。HBase的读写流程利用MemStore和Bloom Filter提高效率。此外，文档还提到了HBase的应用，如时间序列数据、消息传递和内容服务。
