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2024年10月

  • 10.30 22:56:25
    发表了文章 2024-10-30 22:56:25

    通义灵码一周年：灵码编码搭子新功能测评

    通义灵码个人版是专为Java开发工程师设计的高效工具，其@workspace和@terminal功能极大地简化了新项目架构的熟悉过程和新功能的开发，显著提升了开发效率和代码质量，成为现代开发者的得力助手。
  • 10.30 22:01:23
    发表了文章 2024-10-30 22:01:23

    触手可及，函数计算玩转 AI 大模型解决方案

    阿里云推出的“触手可及，函数计算玩转 AI 大模型”解决方案，利用无服务器架构，实现AI大模型的高效部署和弹性伸缩。本文从实践原理、部署体验、优势展现及应用场景等方面全面评估该方案，指出其在快速部署、成本优化和运维简化方面的显著优势，同时也提出在性能监控、资源管理和安全性等方面的改进建议。
  • 10.30 20:27:04
    发表了文章 2024-10-30 20:27:04

    实时计算Flink场景实践和核心功能体验

    本文详细评测了阿里云实时计算Flink版，从产品引导、文档帮助、功能满足度等方面进行了全面分析。产品界面设计友好，文档丰富实用，数据开发和运维体验优秀，具备出色的实时性和动态扩展性。同时，提出了针对业务场景的改进建议，包括功能定制化增强、高级分析功能拓展及可视化功能提升。文章还探讨了产品与阿里云内部产品及第三方工具的联动潜力，展示了其在多云架构和跨平台应用中的广阔前景。
  • 10.30 00:40:01
    发表了文章 2024-10-30 00:40:01

    通义灵码：编程路上的智能伙伴

    通义灵码是一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供代码补全、生成、优化、审查、单元测试、注释及智能问答等功能，支持多种编程语言，显著提升开发效率与代码质量，成为开发者编程路上的得力助手。
  • 10.11 16:59:35
    回答了问题 2024-10-11 16:59:35

    【云端读书会 第1期】读《10分钟打造专属AI助手》，你有哪些心得？

    踩0 评论0
  • 10.08 16:41:04
    发表了文章 2024-10-08 16:41:04

    文档智能服务开发者评测

    在企业内部知识库管理系统构建中，我们应用了文档解析（大模型版）服务，高效处理多样化的技术文档、操作手册及业务流程文档。该服务能精准提取文本、表格、图片等信息并转换为结构化数据，显著提升知识库管理效率。相较于其他可视化工具，文档解析（大模型版）支持更多文档格式，接入灵活，具备出色的性能与可扩展性。产品内提供了详尽的API文档帮助，但在复杂场景下缺乏具体指导。建议增加模型定制化功能、强化安全措施，并优化成本与性能。此外，该服务还可与NLP平台、知识图谱构建工具及自动化工作流平台联动，进一步提升智能化水平和工作效率。

2024年09月

2024年08月

2024年07月

  • 07.31 14:59:35
    发表了文章 2024-07-31 14:59:35

    PolarDB 开源评测开发者评测

    本文对阿里云PolarDB的开源版本PolarDB - X和PolarDB - PG进行了评测。PolarDB - X可通过PXD工具或源码编译进行部署，安装过程中可能遇到网络、依赖、文档滞后等问题，建议完善文档、提供一键安装脚本和新手教程、加强社区建设。PolarDB - PG基于阿里云ECS + ESSD云盘共享存储部署，ESSD云盘性能提升明显，但拉取镜像时可能出现timeout或无响应情况。两款开源版本在部署中虽有问题，但具有优势和潜力，通过改进可提高用户体验，促进在开源社区的推广。
  • 07.31 13:56:50
    回答了问题 2024-07-31 13:56:50

    如何10分钟获得一位24小时AI专家助手？

    踩0 评论0
  • 07.30 21:27:30
    发表了文章 2024-07-30 21:27:30

    利用AI实现情感分析的实践与探索

    本文主要介绍了利用AI技术进行情感分析的实践过程。通过阿里云自然语言处理服务（NLP）提供的情感分析API，结合Python编程语言和Jupyter Notebook开发环境，实现对社交媒体上产品评论的情感分析。具体步骤包括数据收集、预处理和调用API进行分析。示例代码展示了如何使用Python SDK调用API并获取情感分析结果。通过情感分析，企业能快速了解用户反馈，优化产品策略。未来，情感分析在客户服务、市场调研等领域将有更广泛应用，而阿里云平台为实现情感分析提供了便捷高效的工具和服务。
  • 07.29 22:45:07
    发表了文章 2024-07-29 22:45:07

    阿里云百炼开发者评测

    阿里云百炼是一站式大模型开发平台，具有以下特点： 知识检索应用：搭建智能问答助手需经历数据准备、知识库建立、应用创建与配置、测试与优化四步，存在数据质量、索引构建、问答效果调优等困难，建议加强数据预处理、优化索引构建机制并加强产品支持和社区建设。 模型训练：通过数据准备、调优等操作提升模型问答效果，控制台操作指引清晰，但可增加更多行业模板并优化模型训练界面。 流程管理功能：通过自定义业务流程对接智能体应用满足场景需求，使用效果较好，但存在部分参数设置不明确的问题，建议预制系统模板方便用户学习。整体上，百炼功能全面，但在细节和用户体验方面有待改进。
  • 07.28 14:57:09
    回答了问题 2024-07-28 14:57:09

    结合自己的项目上云经历，分享部署过程及体验

    踩0 评论0
  • 07.28 14:11:44
    回答了问题 2024-07-28 14:11:44

    分享出你的「松弛感工作」必备AI技能，并展示使用效果

    踩0 评论0
  • 07.28 13:14:45
    回答了问题 2024-07-28 13:14:45

    “AI+作业”，是辅助还是颠覆？

    踩0 评论0
  • 07.25 23:55:37
    回答了问题 2024-07-25 23:55:37

    数据存储阶段，哪些小妙招有助于优化成本

    踩0 评论0
  • 07.25 21:20:45
    回答了问题 2024-07-25 21:20:45

    丹青-千变万换，体验图片局部内容替换，分享使用过程、输出结果及使用体验

    踩0 评论0
  • 07.25 16:55:54
    回答了问题 2024-07-25 16:55:54

    使用PAI-EAS一键部署ChatGLM，并应用LangChain集成外部数据

    踩0 评论0
  • 07.23 10:41:59
    回答了问题 2024-07-23 10:41:59

    如何破除工作中的“路径依赖”？

    踩0 评论0
  • 07.22 15:54:11
    回答了问题 2024-07-22 15:54:11

    通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

    踩0 评论0
  • 07.20 17:24:22
    发表了文章 2024-07-20 17:24:22

    操作系统智能助手OS Copilot开发者评测

    本文主要介绍了线上体验 OS Copilot 的详细步骤，包括安装、测试、使用不同场景及删除资源的方法。还对 OS Copilot 进行了产品体验评测，指出新人上手较简单但文档有改进空间，对工作帮助程度高，我非常愿意推荐。同时反馈了产品功能，包括体验的功能与兴趣点、与其他产品对比的优缺点、功能扩展期望及与其他产品联动组合。最后总结其有优势也有提升空间，期待优化。
  • 07.20 13:35:06
    发表了文章 2024-07-20 13:35:06

    通义万相AI绘画创作解决方案评测

    在阿里云平台上，资源部署体验流畅，提供详尽步骤，包括开通服务、获取API-KEY、创建网络资源和服务器。一键部署借助ROS脚本，简化了程序安装，API设计直观，适合快速集成。用户可自定义登录凭据，部署过程自动化，大约5分钟后即可通过URL访问。服务响应快，模型泛化能力强，支持多种图片风格，图片质量高。建议增加更多风格滤镜、多语言支持和动态图像生成等新功能。成本效益高，易用性强，适合广泛行业，文档丰富，适合新手。
  • 07.17 17:28:50
    发表了文章 2024-07-17 17:28:50

    E-MapReduce Serverless Spark开发者评测

    **EMR Serverless Spark测评概要** - 弹性处理大规模用户行为分析，提升产品优化与推荐精度。 - 相比自建Spark集群，EMR Serverless Spark展现更高稳定性、性能，降低成本，简化运维。 - 支持多种数据源，提供Spark SQL与DataFrame API，自动资源调度，适用于波动需求。 - 文档清晰，但可增强特定场景指导与故障排查。 - 建议优化监控、调度算法，增加内置分析工具，并强化与其他阿里云产品（如MaxCompute, DataWorks, QuickBI）的联动。 - 全托管服务减轻运维负担，但资源管理、查询效率与兼容性仍有提升空间。
  • 07.17 16:50:15
    回答了问题 2024-07-17 16:50:15

    一键生成你眼中的未来城市，分享部署过程、输出结果及使用体验

    踩0 评论0
  • 07.17 14:59:22
    回答了问题 2024-07-17 14:59:22

    展示你用AI工具生成动漫头像，并分享配置过程及使用体验

    踩0 评论0
  • 07.17 00:19:13
    回答了问题 2024-07-17 00:19:13

    如何借助AI技术为NAS注入新活力？

    踩0 评论0
  • 07.17 00:04:28
    回答了问题 2024-07-17 00:04:28

    人工智能与“人工”之间如何平衡？

    踩0 评论0

2022年05月

  • 发表了文章 2024-10-30

    通义灵码一周年：灵码编码搭子新功能测评

  • 发表了文章 2024-10-30

    触手可及，函数计算玩转 AI 大模型解决方案

  • 发表了文章 2024-10-30

    实时计算Flink场景实践和核心功能体验

  • 发表了文章 2024-10-30

    通义灵码：编程路上的智能伙伴

  • 发表了文章 2024-10-08

    文档智能服务开发者评测

  • 发表了文章 2024-09-05

    函数计算驱动多媒体文件处理解决方案

  • 发表了文章 2024-08-15

    Serverless高可用架构解决方案评测

  • 发表了文章 2024-08-03

    容器化管理云上应用解决方案评测

  • 发表了文章 2024-07-31

    PolarDB 开源评测开发者评测

  • 发表了文章 2024-07-30

    利用AI实现情感分析的实践与探索

  • 发表了文章 2024-07-29

    阿里云百炼开发者评测

  • 发表了文章 2024-07-20

    操作系统智能助手OS Copilot开发者评测

  • 发表了文章 2024-07-20

    通义万相AI绘画创作解决方案评测

  • 发表了文章 2024-07-17

    E-MapReduce Serverless Spark开发者评测

  • 发表了文章 2022-05-24

    Flink组件之分发器

  • 发表了文章 2022-05-24

    Flink组件之任务管理器

  • 发表了文章 2022-05-24

    Flink组件之资源管理器

  • 发表了文章 2022-05-24

    Flink组件之作业管理器

  • 发表了文章 2022-05-24

    Flink的重要特点

  • 发表了文章 2022-05-24

    RDD相关概念关系

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  • 回答了问题 2024-10-11

    【云端读书会 第1期】读《10分钟打造专属AI助手》，你有哪些心得？

    （1）本书内容有亲自动手实践吗？请用图片展示任意一个AI助手的部署过程吧！ 我在前期话题讨论中亲自动手实践了书中的网站、企业微信、公众号以及钉钉群接入AI助手，在百炼杯赛前热身中亲自动手实践了智能导购助手的内容。以下我简单说一下网站AI助手接入的一些关键步骤的截图展示： 创建大模型问答应用 进入百炼控制台的我的应用，创建应用，选择智能体应用，模型选择通义千问-Plus，可以选择输入Prompt给他一个引导语，最后发布应用。 获取调用API所需的凭证API-KEY和应用ID，首先在我的，API-KEY，创建API-KEY，在我的应用页面查看应用ID。 搭建示例网站 使用函数计算应用模板一键部署，选择直接部署，并填写前面获取到的百炼应用ID以及API-KEY，然后点击页面左下角的创建并部署默认环境。 应用部署完成后，在环境信息中找到临时网站的访问域名，点击即可查看。 为网站增加AI助手 回到应用详情页，翻到页面最底部找到函数资源，点击函数名称（webchat-bot-4apv），进入函数详情页。 在代码视图中找到public/index.html文件，然后取消这里的代码注释，最后点击部署代码。 重新访问示例网站页面，可以看到网站的右下角出现了AI助手图标，点击即可唤起AI助手。 后续还可以配置知识库，让AI助手通过知识库中上传的数据来进行回答问题。首先创建知识库，配置知识库的测试数据，最后给应用设置知识库然后重新发布应用。 配置知识库后，它能够迅速理解我的问题，并给出准确的回答。例如，我询问关于产品的信息时，它能详细地介绍产品的特点和优势。 以下是我在一些其他场景的部署实操图，分别是企业微信、公众号、钉钉群以及智能导购助手。 （2）10分钟内完成部署了吗？部署过程中觉得难点是什么？ 在熟悉操作步骤后，基本都可以在10分钟内完成部署。我在部署过程中没有遇到什么难点，细心一点很容易，比如说网站AI助手，我觉得他重点在于应用ID、以及API-KEY信息需正确配置，然后给网站添加html调用AI助手的代码。 （3）您认为这本书最大的亮点和最大的不足是什么？哪里需要保持，哪里需要改进？ 亮点 实用性强：详细介绍了在不同平台（网站、企业微信、公众号以及钉钉群等）上部署AI助手的方法，步骤清晰，可操作性强。无论是企业主还是技术人员，都可以按照书中的指导进行实践。案例丰富：通过多个实际案例，如智能客服、智能导购等，展示了AI助手在不同场景下的应用，帮助读者更好地理解AI助手的功能和价值。 不足 对初学者的友好度有待提高：虽然步骤详细，但对于完全没有编程基础的初学者来说，可能仍然会感到一些困难。例如在一些代码相关的操作步骤中，如果能增加更多的解释和说明，可以让他们更容易理解。缺乏深入的理论讲解：主要侧重于实践操作，对于AI相关的理论知识介绍较少。对于希望深入了解AI原理的读者来说，可能无法满足需求。 保持和改进 保持实用性和案例丰富的特点：这是本书的核心优势，能够帮助读者快速上手实践，应该继续保持和加强。改进对初学者的友好度：可以增加一些基础知识的介绍，如编程基础概念、AI常用术语等。在代码相关的步骤中，增加更多的注释和解释，或者提供一些辅助学习的资料，如视频教程等。增加理论知识讲解：可以在书中适当增加一些AI相关的理论知识章节，如AI的发展历程、基本原理、算法介绍等，以满足不同读者的需求。 （4）畅所欲言：还期待哪些AI助手的需求场景呢？ 教育领域 智能辅导老师：可以根据学生的学习进度和问题，提供个性化的学习指导和辅导。例如，在学生遇到数学难题时，AI助手可以通过分析学生的知识薄弱点，提供针对性的解题思路和方法。课程推荐系统：根据学生的兴趣爱好、学习成绩和课程历史，为学生推荐适合的课程。这可以帮助学生更好地规划自己的学习路径，提高学习效率。 医疗领域 智能诊断助手：辅助医生进行疾病诊断。通过分析患者的症状、病史和检查结果，为医生提供可能的诊断建议和参考。这可以提高诊断的准确性和效率，减少误诊的发生。健康管理助手：帮助患者管理自己的健康状况。例如，提醒患者按时服药、进行锻炼，监测患者的生命体征，并根据监测结果提供健康建议。 智能家居领域 智能管家：可以控制家中的各种智能设备，如灯光、空调、电视等。根据用户的习惯和需求，自动调整设备的运行状态，提供舒适的家居环境。家庭安全助手：监控家中的安全状况，如火灾、盗窃等。当发现异常情况时，及时通知用户，并采取相应的措施，如报警等。
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  • 回答了问题 2024-09-18

    听了那么多职业建议，你觉得最有用的是什么？

    对我职业规划和成长影响最深远的职业建议是“注重细节，预防为主”。 我从事服务器运维工作已经有几年了，在这个过程中，我深刻体会到了这条建议的重要性。记得有一次，公司的服务器突然出现了故障，导致业务受到了很大的影响。我们团队急忙进行排查和修复，花费了很多时间和精力才解决问题。后来经过分析，发现是因为一个小小的配置错误导致的。这个错误在平时很容易被忽略，但却引发了严重的后果。 从那以后，我更加注重细节，在进行服务器运维工作时，会仔细检查每一个配置和参数，确保它们都正确无误。同时，我也会定期对服务器进行巡检和维护，及时发现并解决潜在的问题，做到预防为主。 还有一次，我们公司要上线一个新的业务系统，需要对服务器进行升级和优化。在这个过程中，我严格按照操作规程进行操作，注重每一个细节，确保升级过程顺利进行。同时，我也提前做好了备份和应急预案，以防万一。最终，服务器升级成功，新的业务系统顺利上线，没有出现任何问题。 这些经历让我明白，服务器运维工作看似简单，但实际上需要非常细心和耐心。一个小小的疏忽可能会导致严重的后果，因此我们必须注重细节，预防为主。 此外，我也会不断学习和提升自己的技能，跟上技术的发展步伐。我会关注行业的最新动态，学习新的技术和工具，以便更好地应对工作中的挑战。 总之，“注重细节，预防为主”这条职业建议对我来说非常重要，它让我在服务器运维工作中更加谨慎和负责，也让我能够更好地保障公司的业务正常运行。
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  • 回答了问题 2024-09-15

    全天候24小时无所不知AI助手是如何炼成的？

    1、试试体验： 我的AI助手除了能够回复知识库中的问题以外还能够回答许多有趣的问题，比如说：问题：“历史上有哪些著名的科学家？”回答：“历史上有很多著名的科学家，比如牛顿、爱因斯坦、达尔文等。他们分别在物理学、生物学等领域有重大贡献。需要了解具体哪方面的科学家吗？”问题：“有什么好看的科幻电影推荐？”回答：“《星际穿越》和《盗梦空间》都很好看，还有《三体》虽然还没出电影，但你可以看看剧集或者读读小说。如果你喜欢轻快的，试试《银河护卫队》系列。有特别喜欢的类型或主题吗？” 我体验了在网站、企业微信、公众号以及钉钉群接入AI助手，截图如下： 2、聊聊反馈： 实际感受：在创建部署AI助手的过程中，我深刻感受到了阿里云平台的便捷性和高效性。无需编码的操作方式使得整个过程变得轻松简单，即使是对技术不太熟悉的人也能迅速上手。这为我们提供了一种快速将AI技术应用到实际场景中的途径，极大地提高了工作效率和生活便利性。遇到的问题：在一些特殊的网络环境下，AI助手的响应速度可能会受到影响，导致回答出现延迟。对于一些语义较为复杂或模糊的问题，AI助手的理解能力还有待提高，有时可能会给出不太准确的回答。 建议和反馈：希望能够进一步优化平台的网络性能，确保AI助手在各种网络环境下都能保持稳定的响应速度。加强对自然语言处理技术的研究和应用，提高AI助手对复杂语义的理解能力，使其能够更准确地回答用户的问题。提供更多的示例和教程，特别是各种大模型版本之间的区别等等（例如通义千问就分别有通义千问-Max、通义千问-Plus、通义千问-Turbo、通义千问-开源版等等各种版本），帮助用户更好地了解，更好的去选择。 通过这次体验，我对AI助手的未来发展充满期待，相信随着技术的不断进步，它将为我们带来更多的惊喜和便利。
    踩0 评论0
  • 回答了问题 2024-09-08

    哪些职场行为可能成为职业发展的阻碍？

    在我之前的工作中，有一次因为缺乏及时沟通而导致了一个项目的延误。当时，我和团队成员负责一个重要的项目，每个人都有自己的任务分工。我在完成自己的部分时遇到了一些问题，但我没有及时与团队成员沟通，而是自己独自尝试解决，花费了很多时间却没有取得很好的效果。 与此同时，其他团队成员也不知道我的进展情况，以为一切都在按计划进行。直到临近截止日期，我们才发现项目出现了严重的滞后。这时候，大家不得不加班加点来弥补损失，整个团队的压力都非常大。 从这次经历中，我深刻体会到及时沟通的重要性。在职场中，我们不能忽视与团队成员的沟通，遇到问题应该及时分享，共同寻找解决方案。否则，不仅会影响项目的进度，还会破坏团队的合作氛围。 另外，我还意识到责任心的重要性。在面对工作任务时，我们要对自己的工作负责，尽力确保按时、高质量地完成任务。如果出现问题，不能逃避责任，而是要积极主动地承担并努力解决。 总之，及时沟通和责任心是职场中非常重要的品质，我们应该努力避免这些“雷区”行为，以促进自己的职业发展。
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  • 回答了问题 2024-09-08

    100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？

    我从小就喜欢打乒乓球，也有过与乒乓球机器人对练和与真人对练的经历。 与乒乓球机器人对练的优点是，它可以提供稳定的球路和节奏，让我能够专注于练习自己的技术动作。比如，我可以反复练习正手攻球或反手推挡，机器人每次回球的速度和旋转都很一致，这有助于我提高技术的准确性和稳定性。而且，机器人可以随时陪我练习，不受时间和场地的限制，这对于我平时的训练非常方便。 然而，与机器人对练也有一些缺点。它缺乏真人对练时的那种变化和不确定性。在与真人对练时，对手的球路和战术会更加多样化，我需要不断地调整自己的反应和策略，这对于提高我的应变能力和比赛经验非常有帮助。而且，与真人对练还可以进行情感交流和互动，这让训练变得更加有趣和有动力。 就我个人而言，我更倾向于与真人对练。因为在与真人对练的过程中，我不仅可以提高自己的技术水平，还可以锻炼自己的心理素质和比赛意识。比如，在比赛中遇到强大的对手时，我需要学会调整自己的心态，保持冷静和自信，这是机器人无法给予我的。而且，与真人对练还可以让我结交更多的朋友，分享彼此的经验和技巧，这让我更加享受乒乓球带来的乐趣。 当然，我也认为乒乓球机器人在训练中可以起到一定的辅助作用。比如，在我想要专门练习某个技术动作时，机器人可以提供更加精准和稳定的回球，帮助我更好地掌握这个技术动作。 总的来说，我认为与乒乓球机器人对练和与真人对练各有优缺点，我们可以根据自己的需求和目标来选择合适的训练方式。最好的方法是将两者结合起来，充分发挥它们的优势，这样才能更好地提高自己的乒乓球水平。
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  • 回答了问题 2024-09-03

    电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？

    我最近看的书是《平凡的世界》，看的是纸质书。 我一直很喜欢路遥的文字，他的作品总是能让我感受到生活的真实和人性的温暖。当我决定读《平凡的世界》时，我特意去书店买了一本纸质书。 拿到书的那一刻，我感受到了它的重量和质感。翻开书页，淡淡的墨香扑鼻而来，让我心情愉悦。我喜欢在晚上，泡一杯热茶，坐在书桌前，静静地翻阅这本书。 在阅读的过程中，我可以随时停下来，思考书中的情节和人物。我会在书页上做一些笔记，写下自己的感悟和想法。这种与书互动的感觉让我觉得很充实。 而且，读纸质书让我更容易沉浸在故事中。我不会被电子设备的通知和干扰所影响，可以全身心地投入到书中的世界。 每一次翻页，我都能感受到自己与书中人物的距离更近了一步。我仿佛能看到孙少安和孙少平在艰苦的生活中努力奋斗的身影，能感受到他们的喜怒哀乐。 读完这本书后，我对生活有了更深的理解和感悟。我会更加珍惜现在的生活，努力追求自己的梦想。 总之，这次阅读纸质书的经历让我非常难忘，我也会继续选择纸质书来阅读更多的经典作品。
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  • 回答了问题 2024-09-01

    AI 时代下，操作系统如何进化与重构？

    1. 人工智能时代，AI 技术和应用的快速发展，服务器操作系统面临着哪些新的挑战？其中有哪些核心技术需要攻坚？请分享你的见解。 在我参与的一个项目中，我们使用了AI技术来处理大量的数据和进行复杂的模型训练。在这个过程中，我深刻体会到服务器操作系统面临的挑战。其中之一是性能优化，AI应用对计算资源的需求非常高，服务器操作系统需要更高效地管理和调度这些资源，以确保AI任务的顺利运行。例如，在训练模型时，我们需要同时使用多个GPU来加速计算，但如果操作系统的资源调度不合理，就会导致任务执行效率低下。 另一个挑战是安全性。随着AI应用的普及，数据安全和隐私保护变得至关重要。操作系统需要提供强大的安全机制，防止数据泄露和恶意攻击。在我们的项目中，涉及到大量的敏感数据，因此我们对操作系统的安全性要求非常高。 核心技术攻坚方面，我认为资源调度和管理技术是关键。操作系统需要能够智能地分配计算资源，根据任务的需求动态调整资源分配，以提高系统的整体性能。此外，安全加密技术也非常重要，需要加强对数据的保护，确保数据在传输和存储过程中的安全性。 2. 操作系统产业的发展离不开生态，你认可吗？2024 龙蜥操作系统大会即将盛大启幕，你最关注的是哪些议题分享与讨论？ 我非常认可操作系统产业的发展离不开生态。在我之前的工作中，我们使用了一款基于开源操作系统的产品。通过参与开源社区，我们能够获得更多的支持和资源，同时也能够与其他开发者进行交流和合作，共同推动操作系统的发展。 对于2024龙蜥操作系统大会，我最关注的议题是AI与操作系统的融合。随着AI技术的快速发展，操作系统需要更好地支持AI应用，提供更高效的计算资源管理和优化的开发环境。我希望在大会上能够听到关于如何将AI技术深度集成到操作系统中的经验分享和讨论，以及相关的技术创新和应用案例。 此外，我也关注操作系统的安全性和稳定性议题。在实际应用中，操作系统的安全性和稳定性是至关重要的，任何漏洞或故障都可能导致严重的后果。因此，我希望在大会上能够了解到最新的安全技术和解决方案，以及如何提高操作系统的稳定性和可靠性。 3. 您对于操作系统未来的发展趋势，有哪些观察和建议？ 我观察到操作系统未来的发展趋势将更加注重智能化和自动化。随着AI技术的不断发展，操作系统将能够自动感知用户的需求和环境的变化，提供更加个性化的服务和优化的资源分配。例如，操作系统可以根据用户的使用习惯自动调整界面布局和设置，提高用户的使用体验。 同时，操作系统也将更加注重安全性和隐私保护。随着网络安全威胁的不断增加，操作系统需要提供更强大的安全机制，保护用户的数据和隐私。此外，操作系统还将更加注重跨平台兼容性，能够在不同的设备和平台上运行，提供一致的用户体验。 建议方面，我认为操作系统开发者应该加强与硬件厂商和软件开发者的合作，共同推动操作系统的发展。同时，应该加大对人工智能和安全技术的投入，提高操作系统的智能化水平和安全性。此外，还应该注重用户体验，不断优化操作系统的界面和操作方式，提高用户的满意度。
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  • 回答了问题 2024-09-01

    你有使用过科技助眠工具吗？

    我的睡眠质量不太好，经常会失眠。尤其是工作压力大的时候，晚上躺在床上翻来覆去就是睡不着，脑子里总是不由自主地想各种事情。 为了改善睡眠，我尝试过使用科技助眠工具。我用过一款睡眠追踪手环，它可以监测我的睡眠周期、心率等数据。通过这个手环，我发现自己的浅睡时间比较长，深睡时间很短，这可能是我睡眠质量不好的原因之一。根据手环提供的建议，我尝试调整自己的作息时间，尽量在晚上11点前上床睡觉，并且在睡前避免看手机和电脑，让自己的大脑逐渐放松下来。坚持了一段时间后，我感觉睡眠质量有了一些改善，白天的精神也好多了。 我还用过白噪音生成器，它可以发出一些柔和的自然声音，比如雨声、海浪声等。这些声音能够帮助我屏蔽外界的噪音，让我的心情更加平静和放松。我通常会在睡前打开白噪音生成器，选择自己喜欢的声音，然后将音量调小，让它在耳边轻轻响起。听着这些声音，我感觉自己仿佛置身于大自然中，身心都得到了极大的舒缓，入睡也变得更容易了。 此外，我也尝试过一些助眠的应用程序，它们会提供一些冥想、放松的练习，还有一些轻柔的音乐。我会在睡前跟着这些应用程序的引导进行冥想和放松练习，让自己的身体和大脑都逐渐进入放松的状态。有时候，听着那些轻柔的音乐，我会不知不觉地进入梦乡。 总的来说，这些科技助眠工具对我来说还是有一定帮助的。不过，我也知道，要想真正改善睡眠质量，还需要从生活中的各个方面入手，比如保持良好的心态、合理饮食、适当运动等。希望我的经验能对其他人有所帮助。
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  • 回答了问题 2024-08-29

    您会在哪些场景中使用到云消息队列RabbitMQ 版？

    在日常生活工作中，我会在以下场景中使用到云消息队列 RabbitMQ 版： 电商系统：在电商平台中，用户下单后，订单系统可以将订单信息发送到 RabbitMQ 队列中，库存系统、支付系统和物流系统等可以从队列中获取订单信息并进行相应的处理，实现订单处理流程的解耦和异步化。例如，库存系统可以根据订单信息进行库存扣减，支付系统可以进行支付验证，物流系统可以安排发货等。微服务架构：在微服务架构中，不同的微服务之间可以通过 RabbitMQ 进行通信和协作。例如，服务 A 可以将消息发送到 RabbitMQ 队列中，服务 B 可以从队列中获取消息并进行处理，实现服务之间的解耦和异步通信。日志收集与处理：应用系统可以将日志信息发送到 RabbitMQ 队列中，然后由专门的日志处理服务从队列中获取日志并进行存储、分析和处理，实现日志的集中管理和异步处理。任务调度：对于需要定时执行的任务，例如数据备份、报表生成等，可以将任务信息发送到 RabbitMQ 队列中，然后由任务执行器从队列中获取任务并进行执行，实现任务的调度和异步处理。 以下是我的任意一条消息的轨迹截图（已对生产者IP和生产者账号进行打码处理）：
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  • 回答了问题 2024-08-20

    视频时代，图文未来如何发展？

    在我看来，视频时代下，图文内容依然能够找到新的生存空间与价值定位，而不会逐渐式微。 就我自己的经历来说，我是一个喜欢阅读的人，无论是书籍、文章还是杂志，我都喜欢通过文字来获取信息和知识。在学习上，我经常会阅读各种教材和参考书籍，这些图文内容能够让我更深入地理解知识点，并且可以根据自己的节奏进行学习。比如，在学习数学时，我可以通过文字和图表来理解公式和定理的推导过程，这种深度阅读和思考是视频所无法替代的。 在工作中，我也经常需要查阅各种文档和报告，这些图文内容能够提供准确和详细的信息，帮助我更好地完成工作任务。例如，在撰写项目报告时，我需要参考大量的数据分析和图表，这些图文资料能够让我更清晰地展示项目的进展和成果。 此外，在日常生活中，我也喜欢通过图文内容来获取各种信息，比如新闻、美食、旅游等。相比于视频，图文内容更加简洁明了，能够让我快速获取关键信息。而且，我可以根据自己的兴趣和需求，选择阅读感兴趣的内容，这种个性化的体验是视频所无法提供的。 当然，我也承认视频内容具有其独特的优势，比如直观性和感染力。但是，图文内容和视频内容并不是相互排斥的，而是可以相互补充的。在未来，图文内容可以通过与视频内容的结合，创造出更加丰富和多样化的信息传播方式。 总之，我相信图文内容在视频时代依然具有重要的价值和发展空间。通过不断创新和适应时代的变化，图文内容能够继续为我们提供有价值的信息和知识。
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  • 回答了问题 2024-08-20

    你有哪些能写出完美Prompt的秘籍？

    明确目标：在撰写Prompt之前，我会先思考自己想要模型完成的具体任务，例如生成文章、回答问题、进行对话等。明确目标能让我更有针对性地构建Prompt。具体详细：我会尽量提供具体的细节和背景信息，让模型更好地理解任务的上下文。比如，如果我想要模型写一篇关于旅行的文章，我会说明旅行的目的地、时间、目的等细节。语言简洁：避免使用冗长复杂的句子，尽量用简洁明了的语言表达需求。这样模型能更快地理解我的意图。引导思考：在Prompt中加入一些引导性的问题或提示，激发模型的思考和创造力。例如，我会问模型：“你认为这个问题可以从哪些角度来分析？”设定限制：根据需要，设定一些限制条件，如字数、风格、主题等，确保模型的输出符合我的要求。提供示例：如果可能，我会提供一些示例，让模型了解我期望的输出格式和内容。多角度尝试：对于同一个任务，我会尝试从不同的角度撰写Prompt，看看哪种效果更好。反馈调整：根据模型的输出结果，及时调整Prompt，使其更加精准。学习借鉴：我会学习其他优秀的Prompt案例，借鉴他们的经验和技巧，不断提升自己的Prompt撰写能力。 例如，有一次我需要模型为我生成一篇关于健康饮食的文章。我这样撰写Prompt：“请写一篇关于健康饮食的文章，包括饮食的重要性、合理的饮食结构以及一些健康饮食的建议。文章语言要简洁明了，适合大众阅读。”模型根据这个Prompt生成了一篇符合我要求的文章。 总之，通过以上秘籍，我能够更精准地指引模型，激发其创造力，从而获得满意的输出结果。
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  • 回答了问题 2024-08-15

    如何用AI来提高英语学习效率？【AI动手】

    配置过程： 访问链接：点击https://modelscope.cn/studios/makabakaing/Word-wizard，进入多模态AI单词助记工具的页面。配置设置：该工具提供了图文记忆和视觉学习两种模式。在图文记忆模式中，可以输入需要记忆的单词，选择生成故事或使用生成故事demo；在视觉学习模式中，可以上传图片识别其中物品元素单词。根据选择的模式输入单词（用逗号分隔）或上传图片，也可以先选择示例的单词或者图片先进行测试。图文记忆：这里生成图片不知到为什么等待好久都是这样视觉学习：启动助记过程：点击相应的按钮，“生成故事”或者“识别图片”然后“生成释义和例句”，启动多模态助记过程。图文记忆：视觉学习： 输出结果： 图文记忆模式：生成故事：根据输入的单词生成故事，例如输入“apple, banana, orange, pear, grape, watermelon, mango, cherry, kiwi, pineapple”，可能会生成一个关于水果们的奇妙故事。 视觉学习模式：上传图片或者选择使用示例图片后，识别结果会显示图片中识别出的物品元素单词，如上传一张水果图片，可能识别出“apple, banana”等单词。生成释义和例句：针对识别出的单词，生成相应的释义和例句，帮助用户理解和记忆单词。 使用体验： 优点：功能创新：通过故事和助记图片帮助记忆单词的方式新颖有趣，能够提高学习兴趣。视觉学习效果好：视觉学习模式对于图片中物品元素单词的识别较为准确，生成的释义和例句通俗易懂，对单词记忆有帮助。个性化学习：用户可以根据自己的需求选择输入单词或上传图片，实现个性化学习。 不足：图文记忆图片生成问题：图文记忆模式中图片生成不成功，存在各种错误提示，影响使用体验。缺乏发音功能：部分用户认为工具缺少语言学习中重要的发音部分，希望能增加此功能。某些操作不够便捷：例如生成故事文本框的内容累加、部分文本框不支持删除等问题，给用户带来不便。 总体而言，多模态AI单词助记工具在创新学习方式方面具有一定的优势，但在图片生成等方面还需要进一步优化和改进，以提供更好的用户体验。
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  • 回答了问题 2024-08-11

    大型AI模型如何跨越“专门化智能”的局限？

    我认为大型AI模型要跨越“专门化智能”的局限，需要从多个方面入手。 首先，多模态学习与融合非常重要。就像我们在生活中需要综合运用各种感官来理解世界一样，AI模型也应该能够处理和融合多种模态的信息，比如文本、图像、音频等。这样可以使模型更全面地理解和处理复杂的任务，增强其通用性和适应性。我在工作中曾经参与过一个项目，需要对大量的文本和图像数据进行分析和处理。我们使用了多模态学习的方法，将文本和图像信息进行融合，让模型能够更好地理解数据的含义，从而提高了项目的效果。 其次，知识增强与迁移学习也能帮助模型跨越局限。通过在模型中融入结构化知识和领域知识，可以让模型在特定任务上具备更深厚的理解和推理能力。同时，利用迁移学习技术，将模型在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务上，可以实现知识的共享和复用。我记得在一次解决问题的过程中，我运用了之前学到的知识和经验，成功地解决了一个看似无关的问题。这让我意识到，知识的迁移和复用是非常重要的。 此外，模型压缩与剪枝可以提高模型的运行效率和部署便利性，从而扩大其应用范围。在实际应用中，我们可能会遇到计算资源有限的情况，这时模型压缩与剪枝就显得尤为重要。 可解释性与透明性提升也是必不可少的。让模型的决策过程能够被人类理解和解释，可以提高模型的可信度和可靠性。这有助于在更多领域推广应用大型AI模型，尤其是那些对决策过程有较高要求的领域。 最后，持续学习与自我优化能让模型具备不断学习和自我优化的能力，适应不断变化的环境和任务需求。就像我们人类需要不断学习和进步一样，AI模型也应该能够不断提升自己的能力。 总之，大型AI模型跨越“专门化智能”的局限需要综合考虑多个方面的因素，通过不断的努力和创新，才能实现真正的全能和创新。
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  • 回答了问题 2024-08-11

    智能眼镜能否重塑学习体验？

    我认为智能眼镜有潜力重塑学习体验并更深层次地融入教育体系，实现高效的“智能学习”新模式。 就我个人经历而言，我在学习外语时，经常会遇到一些生词或短语，需要查阅词典或上网搜索，这往往会打断我的学习思路。如果有智能眼镜的话，我可以通过语音指令或简单的操作，快速获取单词的释义和发音，甚至可以进行实时翻译，这将大大提高我的学习效率。 此外，智能眼镜还可以提供个性化的学习体验。例如，它可以根据我的学习进度和薄弱环节，为我推荐相关的学习资料和练习题，帮助我有针对性地进行学习和提高。在学习数学时，智能眼镜可以分析我在哪些知识点上存在不足，然后推送相应的讲解视频和练习题，让我能够更加高效地学习。 然而，智能眼镜在融入教育体系时也面临一些挑战。比如，智能眼镜的技术成熟度需要进一步提高，以确保其稳定性和可靠性。同时，价格也是一个重要因素，如果价格过高，可能会限制其在学校和家庭中的普及。 总的来说，智能眼镜具有很大的潜力，但需要在技术、成本等方面不断改进和完善，才能更好地发挥其在教育领域的作用。我期待着智能眼镜能够为我们的学习带来更多的便利和创新。
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  • 回答了问题 2024-08-09

    如何用5分钟搭建企业级AI问答知识库？试试Hologres，PAI和计算巢

    配置过程： 准备工作：选择个人账号资源，然后确认开启实验。前往PAI控制台，创建默认工作空间。 使用计算巢部署服务：访问计算巢服务市场：在阿里云控制台中找到计算巢服务市场页面。选择部署模板：搜索“Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库”的模板，并单击进入详情，进入后点击正式创建按钮。配置参数：服务实例名称：test地域：华南1（深圳）VPC配置：可用区F、选择新建VPC其他项默认即可 确认订单并创建：这里可以看到预计的费用情况，检查依赖和授权信息，确认无误后单击立即创建，如果提示角色权限未开通点击开通即可。创建完成后点击去列表查看，等待部署预计10分钟左右。 配置并连接知识库：服务实例的状态变为已部署后，单击进入详情页面。在详情页面中找到endpoint，点击进入就可以体验知识库了。首先要创建配置AccessKey ID和AccessKey Secret。在AccessKey管理页面获取或者创建新的。这里只填写user和password这两个选项，其他配置如Embedding的模型、PAI-EAS连接信息等已预配置，无需修改。配置好之后点击连接Hologres进行测试，确保连接成功，成功后会提示：连接Hologres成功。 上传语料数据：这里先使用官方提供的测试数据进行体验，首先下载示例文件。在WebUI的上传页签里上传文件，这里上传刚下载好的txt数据文件。上传完成后，状态区域会显示成功上传的信息。 配置聊天模式：在聊天页签配置聊天模式，它有向量数据库、大语言模型、向量数据库+大语言模型。这里我们选择的是向量数据库+大语言模型，相关的k条语料默认为3和prompt模版选择通用模板。输出结果： 用户可以在WebUI的聊天框中输入问题，并立即获得回答。根据配置的聊天模式，系统可仅使用Hologres进行向量近似查询返回结果，或结合大模型进行进一步推理求解。输出结果的形式还可根据配置选择通用、URL提取或自定义样式。删除资源： 回到服务实例管理页面，点击右上角的删除服务即可。等待删除完成就停止计费了。使用体验： 高效性：通过计算巢的一键部署功能，极大地简化了搭建企业级AI问答知识库的流程，整个过程相对快速，能够在较短时间内完成。灵活性：支持自定义语料数据和配置参数，满足不同业务场景的需求。稳定性与性能：Hologres和PAI的结合提供了强大的数据处理和AI推理能力，确保问答系统的稳定性和高效性。易用性：WebUI界面友好，操作简单，方便用户进行问答操作和管理。 总体而言，基于Hologres + PAI + 计算巢搭建企业级AI问答知识库是一个高效、灵活且易用的解决方案，能够满足企业对于实时、准确、智能化的问答需求。
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  • 回答了问题 2024-08-08

    你试过一秒钟出现在世界各地的感觉吗？使用一键人像抠图换背景，让你拥有任意门

    配置过程： 访问指定的AI绘图工具网站：https://modelscope.cn/studios/iic/Change_Image_Background在网页上可以选择示例图片使用，或者可以自己上传一张包含清晰人像的照片。接着选择一个喜欢的背景图片，或者上传自己喜欢的图片作为背景。确认选择后，点击“一键抠图换背景”按钮，等待系统处理。输出结果： 系统处理完成后，会得到两张新的图片，一张人像被精准地抠出来了，另一张图片与新选择的背景完美融合。人像的边缘处理的很自然，没有明显的瑕疵或不和谐之处。使用体验： 使用一键人像抠图换背景工具的体验非常棒。首先，操作过程极其简单，无需专业的图像处理知识，任何人都能轻松上手。上传图片和上传背景等操作也都非常简单清晰明了，可以满足不同用户的需求和创意。在抠图效果方面表现也非常的出色，它能够准确地识别并抠出人像，即使是头发丝等细节部分也能处理得很好，背景融合也非常自然，让人像仿佛原本就处于新的背景中。 总的来说，一键人像抠图换背景工具为我们提供了一种便捷、高效、有趣的图像处理方式，让我们能够轻松展现个人风格和创意，非常值得一试。
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  • 回答了问题 2024-08-06

    传统架构在哪些方面存在缺陷？

    传统架构在面对当今数字化转型浪潮时，存在以下缺陷： 扩展性不足：传统架构通常依赖固定的物理资源，难以快速应对业务流量的突增。例如电商平台在促销活动期间，若未提前准备足够资源，可能导致系统崩溃，影响用户体验和销售额。运维成本高：传统架构需要企业自行维护硬件和软件，包括定期检查、更新和故障修复等，这不仅需要专业的技术团队，还需要投入大量的时间和资金。资源利用率低：传统架构往往需要预先购买足够多的资源以应对峰值流量，但在大部分时间里，这些资源都处于闲置状态，造成资源浪费。灵活性不足：传统架构难以灵活应对业务需求的快速变化。面对用户行为变化、市场需求波动时，传统架构需要进行大量硬件和软件调整，响应速度慢，影响业务的敏捷性。故障恢复能力弱：传统架构通常依赖单点的物理服务器或数据中心，一旦发生硬件故障或灾难事件，恢复时间长，影响范围大。高能耗和环保压力：传统数据中心能耗巨大，对环境造成不小的影响。随着企业对可持续发展的重视，降低数据中心能耗和碳排放成为重要考量，传统架构难以满足这一要求。 近期有幸参与咱们云端问题第9期云上Serverless高可用架构陪跑班，经过实际操作，体验了一键部署Serverless高可用架构之后，很明显的能够感受到阿里云的Serverless高可用架构的优势。 弹性伸缩能力：它具有弹性伸缩能力，能根据业务负载自动调整资源，避免资源浪费，如电商平台在促销活动时能自动扩展资源，保证系统稳定。按需付费：采用按需付费模式，只为使用的资源付费，极大地降低了成本。高可用性：通过在多个可用区进行部署，确保服务连续性，减少因故障导致的业务中断。快速部署：无需关注底层基础设施，可快速上线应用，能够很好地适应业务需求的快速变化。集成和事件驱动：能轻松集成各种云服务和第三方API，为快速迭代和创新提供了有力支持。减少单点故障风险：通过分布式部署和自动故障转移，大大提高了系统的可靠性。 总之，阿里云的Serverless高可用架构更能满足数字化转型中企业对高可用性、高性能和快速迭代的需求。
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  • 回答了问题 2024-08-01

    使用PAI-快速开始，低代码实现大语言模型微调和部署，并分享配置过程、输出结果及使用体验

    配置过程： 先创建PAI默认工作空间。在PAI工作空间内，选择快速开始中的Model Gallery，然后在任务管理找到通义千问2-0.5B-Instruct进行部署，在部署面板，直接单击部署。部署成功后会有一个链接可以体验模型效果。模型详情页面，单击右上角的微调训练，上传自定义数据集，用于模型的微调训练。确保数据格式符合平台要求，如JSON格式，包含问题与答案字段，如'instruction'与'output'。在训练界面设置训练轮次、学习率、批量大小等参数，可以优化模型性能。开始训练后系统自动进行模型微调训练。训练过程中可实时查看日志和进度。 输出结果： 训练完成后，可获取训练日志，展示每一轮训练的loss值、准确率等关键指标，用于评估模型训练效果。通过模型评估报告，了解微调后的模型在测试集上的性能表现，包括精确度、召回率、F1分数等指标。部署模型后，获取API的访问地址、请求示例等信息，方便后续调用在线服务。 使用体验： 简单易用：PAI - QuickStart平台提供了直观易用的界面和丰富的功能，使非专业开发者也能轻松完成模型的微调、训练和部署过程。功能强大：集成了多种业界流行的预训练模型，并提供丰富的微调选项和部署配置，能根据业务需求快速找到合适的模型并进行个性化调整。高效便捷：一键部署模型并快速调用在线服务，大大缩短了从模型开发到实际应用的时间周期，提高了工作效率。良好支持：在使用过程中，遇到问题可通过查阅详细的官方文档和联系技术支持，快速得到满意的解答和帮助。 在实际操作中，上传数据集后，通过简单的参数设置启动训练，整个过程流畅高效。训练完成后，部署模型并进行测试，模型能够准确地回答相关问题，表现出较好的性能。 总之，PAI-QuickStart为用户提供了一种便捷、高效的方式来实现大语言模型的微调和部署，降低了AI应用的门槛，使得更多用户能够受益于AI技术。
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  • 回答了问题 2024-08-01

    展示你用FaceChain-FACT生成人物写真，并分享配置过程、输出结果及使用体验

    配置过程： AI工具：FaceChain-FACT选择风格：汉服风上传图片：我上传了一张比较清晰的正脸照然后点击生成按钮，等待处理输出结果： 使用体验 操作简便，界面友好，生成速度很快，效果远超预期，能满足个性化需求
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  • 回答了问题 2024-07-31

    如何10分钟获得一位24小时AI专家助手？

    在当今AI迅速发展的时代，拥有一位24小时在线的AI专家助手对于网站来说变得至关重要。阿里云为我们提供了一个绝佳的解决方案，让我们能够在短短10分钟内为网站添加这样一位智能助手。 首先，我按照阿里云的解决方案文档进行了体验操作下面是具体的部署过程。 创建大模型问答应用时，在百炼控制台的我的应用中创建应用，选择通义千问-Plus模型，并输入Prompt，然后发布应用。获取API-KEY和应用ID。通过函数计算搭建示例网站，填写百炼应用ID以及API-KEY，完成项目部署。在环境详情的最底部找到函数资源，进入函数详情页。引入AI助手，在代码视图中找到public/index.html文件，并解除24-83行的代码注释。验证网站上的AI助手，部署完成后，网站右下角就出现了AI助手图标，点击即可唤起助手。创建知识库，配置知识库的测试数据，最后给应用设置知识库然后重新发布应用。 最后在实际交互中，我体验到了 AI 助手的高效与便捷。它能够迅速理解我的问题，并给出准确的回答。例如，我询问关于产品的信息时，它能详细地介绍产品的特点和优势。 实际创建过程中，我觉得整个流程相对顺畅，操作简单易懂，即使是对技术不太熟悉的人也能轻松完成。不过，我也有一些建议。在界面设计上，可以更加个性化，以适应不同网站的风格。同时，希望AI助手在回答问题时能更加智能，对于一些复杂问题的理解和处理能力能够进一步提高。 总的来说，阿里云的这个解决方案为我们提供了一种快速、便捷地为网站添加AI助手的方式，能够有效提升网站的服务质量和用户体验。我相信，随着技术的不断发展，AI助手将在未来发挥更加重要的作用。
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