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阿里云百炼产品月刊【2024年7月】
阿里云百炼产品月刊【2024年7月】，涵盖本月产品和功能发布、市场活动和应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云百炼产品的最新动态。
【学习大模型】RAG基础
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是为了解决大模型中的幻觉问题、实时交互、数据安全和知识动态性挑战。它结合了搜索和大模型的提示功能，使模型能基于检索到的信息生成更准确的回答。RAG通过向量数据库和向量检索，将文本转化为向量表示，然后进行相似度计算和检索，以提供上下文相关的信息。
一文掌握大模型提示词技巧：从战略到战术
本文将用通俗易懂的语言，带你从战略（宏观）和战术（微观）两个层次掌握大模型提示词的常见技巧，真正做到理论和实践相结合，占领 AI 运用的先机。
阿里云百炼之RAG算法能力分享会来喽|速来围观~
阿里云百炼是基于通义大模型、行业大模型以及三方大模型的一站式大模型开发平台。提供完整的模型训练工具和全链路开发套件，预置丰富的应用插件，提供便捷的集成方式，结合企业专属数据和API，帮企业高效完成大模型应用构建。RAG检索增强应用是在通义千问-Max大模型基础之上，专项增强「基于知识检索的大模型生成能力」，支持基于结构化/非结构化内容的文字生成场景。
阿里云百炼|析言GBI在中国一汽上线，大模型技术融入数智化转型
中国一汽自2022年起启动数智化转型，针对传统BI系统的局限性，如报表生成慢及数据处理不灵活等问题，与阿里云合作开发GPT-BI（阿里云百炼|析言GB）。该应用基于通义千问大模型，支持自然语言查询，自动产生分析图表，覆盖九大决策场景，准确率达92.5%。显著提高了决策效率与数据治理水平，引领汽车行业数智化转型新趋势。
开放应用架构，建设全新可精细化运营的百炼
本文介绍了阿里云智能集团在百炼大模型应用中的技术实践和运营经验。主要内容包括：1) RAG技术的背景及其在落地时面临的挑战；2) 多模态多语言RAG技术的研发与应用；3) 多模态多元embedding和rank模型的训练；4) 基于千问大模型的embedding和rank模型；5) 开源社区推出的GT千问系列模型；6) 模型应用中的可运营实践；7) AI运营的具体方法论和实践经验。通过这些内容，展示了如何解决实际应用中的复杂需求，提升系统的准确性和用户体验。
开源最新 Llama 3.1 系列大模型抢先体验
**Meta开源Llama 3.1系列模型，含4050亿参数“超大杯”版本。**阿里云百炼率先上架全系列，并为新老用户享30天100万tokens免费算力。模型广场现开放体验，欢迎试用与反馈。涵盖80亿、700亿、4050亿参数版本，上下文长度最大可达128K tokens，支持多语言。立即体验Llama 3.1的强大能力！
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