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本文主要介绍如何快速的通过阿里云百炼，带你如何快速入门通义千问系列大语言模型。

本文以百炼官方文档问答助手为例，介绍如何基于百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于百炼平台的底座能力，以官方帮助文档为指定知识库，搭建了问答服务，支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。

模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。

阿里云面向生态伙伴开放“阿里云百炼“大模型服务平台和“通义”系列为代表的各类大模型产品能力，与产品生态伙伴展开基于大模型应用方向的Maas（模型即服务）产品集成与被集成合作，旨在为用户提供AI领域研究成果在行业中的最新技术应用与解决方案，而共同开展的一项关于大模型应用合作的产品合作计划。

本文介绍了通过API创建虚拟数据库，利用阿里云百炼/析言GBI平台实现数据查询、分析及可视化的方法。方案结合本地与云端资源，确保数据安全，同时提供灵活的API调用方式，支持按需调用析言的各项功能，有效降低已有本地数据库系统的迁移成本，提升数据分析效率。

本文介绍了阿里云“云知道”平台的云指针频道如何利用大模型实现从自然语言到SQL的转换，从而快速提供数据分析服务。通过阿里云AnalyticDB PostgreSQL版数据库存储数据，并结合析言GBI产品能力，实现了高效的数据查询与可视化展示。

基于Qwen Max打造的图谱增强文本生成系统，结合知识图谱与生成式AI，具备精准高效的文字生成能力。系统支持文档解析、知识图谱构建、社区检测、复杂关系建模、语义检索、Prompt调优、分布式任务管理等核心功能，广泛适用于多轮对话、摘要生成、文档翻译等任务，满足大规模、高并发的生产需求。

11月，阿里云百炼平台迎来一系列重大更新，包括推出QwQ、qwen-turbo、qwen-Plus等多个新模型及快照版本，强化AI推理、文本生成、视觉理解等能力。此外，还优化了模型管理、数据处理等功能，提升了用户体验。

一文带你了解《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案的优与劣

感谢阿里开发者社区通义千问Qwen技术应用实践征文活动赠予的Qwen Max Token。本文介绍了三种知识图谱抽取模式：只给结构、给结构和领域引导、给结构、领域引导和领域few-shot样本。通过对比“只给结构”和“给结构和领域引导”两种方法，分析了它们在准确性、推理能力、数据覆盖范围和构建成本等方面的优劣。结果显示，领域引导显著提升了知识图谱的准确性和推理能力，但构建成本较高；而只给结构的方法适用于大规模通用文本的快速抽取，但精度较低。选择合适的方法应根据具体应用需求。

Qwen团队推出新成员QwQ-32B-Preview，专注于增强AI推理能力。通过深入探索和试验，该模型在数学和编程领域展现了卓越的理解力，但仍在学习和完善中。目前，QwQ-32B-Preview已上线阿里云百炼平台，提供免费体验。

本文介绍了如何创建并配置飞书应用及机器人，包括登录飞书开发者后台创建应用、添加应用能力和API权限，以及通过AppFlow连接流集成阿里云百炼服务，最后详细说明了如何将机器人添加到飞书群组中实现互动。

Qwen2.5是阿里云推出的大型语言模型，无需编码即可快速体验。该模型基于最新大规模数据集训练，支持超29种语言，显著提升了知识量、编码及数学能力，特别是在指令遵循、长文本生成、结构化数据理解和生成等方面。通过AppFlow，Qwen2.5可轻松集成至钉钉机器人等应用，实现智能化交互。

阿里云【AI问爱答】栏目强势回归，11月25日至28日每晚19:00，连续四天直播，涵盖AI营销、企业办公、社交娱乐及大模型推理调优四大主题，助您深入了解AI应用，解决实际问题。欢迎预约观看！

XiYan-SQL 是一种创新的多生成器集成Text-to-SQL框架，通过M-Schema增强模型对数据库结构的理解，结合ICL与SFT方法提升SQL生成质量和多样性，经实验证明在多个数据集上表现优异，特别是在Spider和SQL-Eval上取得了领先成绩。

基于百炼 qwen plus 的上市企业ESG图谱构建工作，通过调用阿里云的 OpenAI 服务，从 Excel 文件读取上市公司 ESG 报告数据，逐条处理并生成知识图谱，最终以 YAML 格式输出。该过程包括数据读取、API 调用、结果处理和文件保存等步骤，确保生成的知识图谱全面、动态且结构清晰。此外，还提供了基于 Pyvis 的可视化工具，将生成的图谱以交互式图形展示，便于进一步分析和应用。

基于OpenI平台和华为昇腾910B芯片，本方案详细介绍了如何免费部署Qwen-2.5 Instruct 14B大模型。涵盖准备工作、模型适配、部署步骤及性能优化等内容，适用于NLP任务部署、本地化适配及实时服务化等多种应用场景。

Qwen2.5-Turbo已上线，支持100万超长上下文，相当于100万个英文单词或150万个汉字。该模型在多个长文本任务评测集中表现出色，超越GPT-4，同时在推理速度上实现4.3倍提升。限时免费赠送1000万tokens额度，欢迎体验。

本文介绍了德勤中国如何利用大模型赋能企业，分享了阿里云“产品博士”作为首个内部案例的成功经验，以及阿里云智能集团如何通过“模型+应用”双轮驱动，构建全面开放的大模型生态，帮助企业实现业务价值。

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。

本次分享由阿里云智能集团飞天实验室资深产品专家江潇和科学家胡露露主讲，介绍了多端融合的多模态百炼产品。内容涵盖多模态模型的优化、生产力和产品力建设、RAG能力升级、终端大模型场景探索、内容安全和生态应用等方面。百炼已支持多模态模型调用，提升了模型效果和应用效果，并在安全性、模型优化和终端部署上取得了显著进展。

本次分享由阿里云智能集团资深产品专家秦璇主讲，主题为大模型在内容创作、数据分析、智能服务领域的应用。内容涵盖大模型市场概况、全妙产品介绍、部分案例及全妙建设重点与功能介绍。全妙产品包括妙策、妙笔、妙搜，旨在通过多模态技术和算法优化，助力企业和政府客户实现高效的内容创作和管理。

本次分享由哈啰集团高级算法专家郭佳盛主讲，主题为“Jarvis×百炼，打造大模型智慧出行客服”。内容涵盖AI在智慧出行领域的应用探索、AI加持客服全链路解决方案、哈罗智能客服的大模型应用、大模型在C端与B端的应用探索，以及企业内部大模型构建与运营。通过实例和经验分享，展示了哈啰如何将大模型应用于实际业务，提升用户体验和运营效率。

阿里云百炼产品月刊【2024年10月】上线，涵盖本月产品和功能发布、活动，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。本月推出开源图片解析模型qwen2-vl-7b-instruct和qwen2-vl-2b-instruct，提升图片理解能力；主流模型qwen-max、qwen-turbo和qwen-plus升级至快照0919版本，支持8千字长文本输出；新增应用观测功能，实时查看调用次数和应用时延。此外，还发布了《阿里云百炼产品动态》电子书以及阿里云百炼产品最新规划电子刊，汇集最新产品动态和实践案例。

Broken Pipe 异常可能由网络问题或其他原因引起。要确定具体原因，可以检查网络连接状态、防火墙设置和系统日志，同时分析异常发生时的上下文信息。

通过实践《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》实验，掌握了构建强大LLM知识库的方法，处理企业级文档问答需求。部署文档和引导充分，但需增加资源选型指导。文档智能与RAG结合提升了文档利用效率，但在答案质量和内容精确度上有提升空间。解决方案适用于法律文档查阅、技术支持等场景，但需加强数据安全和隐私保护。建议增加基于容量需求的资源配置指导。

Gradle 通过依赖管理机制确保版本兼容性，使用声明式配置定义项目依赖，自动解析和下载所需库。它支持版本范围和动态版本，通过冲突解决策略选择最佳版本，保证构建的一致性和可靠性。

图示为一项技术或产品的展示界面，展现了其在特定应用场景下的良好效果。通过直观的数据和图表，证明了该技术或产品在性能、效率等方面的优越性，得到了用户的积极反馈。

添加一个Stable Difussion图像生成应用，通过向AI助手简单的提问，即可快速搭建Stable Diffusion应用至自己的网站中，大幅提升开发效率。

API 和 SDK 的区别在于：API 是一组定义了软件组件之间交互规范的接口，用于实现不同软件组件之间的通信；而 SDK 是一个全面的工具集合，包含 API、编译器、调试器、文档等，用于特定平台的应用程序开发。SDK 范围更广，内容更丰富，更具体和具象化，适合复杂的开发需求；API 则更加抽象，侧重于功能的定义和调用方式。

《AI大模型助力客户对话分析》解决方案通过自然语言处理技术（如情感分析、关键词提取、意图识别），帮助企业优化客户服务体验。方案详细介绍了大模型在对话分析中的应用，但技术细节和业务流程整合方面需进一步完善。部署体验清晰，但依赖安装和函数计算配置需补充说明。示例代码基本可用，但注释不足，且存在权限和超时问题。方案满足了核心业务需求，但在多语言支持、实时性和自定义模型优化等方面有改进空间。

《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案基于文档智能技术和检索增强生成（RAG）方法，通过结构化企业内部文档并结合实时检索，显著提升了大模型对业务内容的理解能力。方案在金融、法律、医疗等行业的应用表现出色，但在大规模文档管理和个性化定制方面仍有改进空间。部署文档详细但需增加更多排错指导。

随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练模型正在改变各行各业的智能化进程。阿里云百炼大模型（Ba-Lian Large Model）作为阿里云推出的企业级 AI 解决方案，通过深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿技术，帮助企业实现智能化升级，提升业务效率和创新能力。本文将详细介绍阿里云百炼大模型的核心技术、应用场景及其优势，帮助企业更好地理解和利用这一革命性工具。

在数字化时代，数据爆炸性增长催生了对高效处理技术的需求，百炼大模型应运而生。作为一颗智能时代的璀璨之星，它凭借深度学习算法、大规模数据处理能力和多模态融合技术，在自然语言处理、计算机视觉及智能推荐等领域展现出卓越性能。其不仅具备高性能、可扩展性和开放性等优势，同时也面临数据安全、伦理道德和技术局限性等挑战。展望未来，百炼大模型将持续进化，推动各行各业向更智能、高效的方向发展。

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