魔笔 AI Chat Builder：让 AI 对话秒变可交互界面
在 AI 应用高速发展的今天，开发者不仅要懂模型和接口，还要解决交互设计、功能集成、发布运维等“最后一公里”问题。
魔笔 AI Chat Builder 的使命，就是以 低门槛 + 高效率 帮助 开发者与非技术人员 在极短时间内构建、发布并运行专业 AI 应用，让 AI 真正快速落地业务。
阿里云百炼模型训练实战流程：从入门到实战应用
【7月更文第2天】阿里云百炼是AI大模型开发平台，提供一站式服务，涵盖模型训练到部署。用户从注册登录、创建应用开始，选择模型框架，配置资源。接着，进行数据准备、预处理，上传至阿里云OSS。模型训练涉及设置参数、启动训练及调优。训练后，模型导出并部署为API，集成到应用中。平台提供监控工具确保服务性能。通过百炼，开发者能高效地进行大模型实战，开启AI创新。
阿里云百炼 MCP服务使用教程合集
阿里云百炼推出首个全生命周期MCP服务，支持一键部署、无需运维，具备高可用与低成本特点。该服务提供多类型供给、低成本托管及全链路工具兼容，帮助企业快速构建专属智能体。MCP（模型上下文协议）作为标准化开源协议，助力大模型与外部工具高效交互。教程涵盖简单部署、GitHub运营、数据分析可视化及文档自动化等场景，助您快速上手。欢迎加入阿里云百炼生态，共同推动AI技术发展！
企业级大模型市场，阿里通义份额第一
国际市场调研机构沙利文（Frost&Sullivan）发布了最新的《中国GenAI市场洞察：企业级⼤模型调⽤全景研究，2025》报告——2025年上半年，中国企业级市场大模型的日均总消耗量为10.2万亿Tokens，其中，阿里通义占比17.7%位列第一，成为目前中国企业选择最多的大模型。
基于通义大模型的智能客服系统构建实战：从模型微调到API部署
本文详细解析了基于通义大模型的智能客服系统构建全流程，涵盖数据准备、模型微调、性能优化及API部署等关键环节。通过实战案例与代码演示，展示了如何针对客服场景优化训练数据、高效微调大模型、解决部署中的延迟与并发问题，以及构建完整的API服务与监控体系。文章还探讨了性能优化进阶技术，如模型量化压缩和缓存策略，并提供了安全与合规实践建议。最终总结显示，微调后模型意图识别准确率提升14.3%，QPS从12.3提升至86.7，延迟降低74%。
从青铜到王者，DeepSeek+Spring AI 搭建 RAG 知识库
本文介绍了基于RAG（检索增强生成）技术构建知识库的原理与实现方法。RAG通过结合检索与生成模型，提升大语言模型在问答任务中的准确性与相关性，有效缓解“幻觉”问题。文章还详细讲解了如何利用DeepSeek与SpringAI搭建高效RAG系统，并提供了完整的Java代码示例，帮助开发者快速实现文档处理、向量存储与智能问答功能。适用于智能客服、内容生成、辅助决策等多个场景。
