[帮助文档] 通过Milvus和LangChain快速构建LLM问答系统
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。
[帮助文档] 通过阿里云Milvus与PAI构建大模型RAG对话系统
阿里云Milvus现已无缝集成于阿里云PAI平台，一站式赋能用户构建高性能的检索增强生成（RAG）系统。您可以利用Milvus作为向量数据的实时存储与检索核心，高效结合PAI和LangChain技术栈，实现从理论到实践的快速转化，搭建起功能强大的RAG解决方案。
[帮助文档] 通过阿里云Milvus和通义千问快速构建定制知识库问答系统
本文展示了如何使用阿里云向量检索Milvus和灵积（Dashscope）提供的通用千问大模型能力，快速构建一个基于专属知识库的问答系统。在示例中，我们通过接入灵积的通义千问API及文本嵌入（Embedding）API来实现LLM大模型的相关功能。
[帮助文档] 如何通过MaxCompute与Hadoop构建湖仓一体
通过MaxCompute与Hadoop构建湖仓一体方案旨在实现对海量数据的统一管理、存储和分析，提供了一个既能处理结构化、半结构化数据，又能满足高并发分析需求的一体化数据平台。本文为您介绍如何通过MaxCompute与Hadoop构建湖仓一体，以及管理湖仓一体项目。
[帮助文档] 通过MaxCompute与DLF和OSS构建湖仓一体
通过MaxCompute与DLF和OSS的组合，可以实现数据仓库和数据湖的一体化，提供更加灵活和高效的数据处理能力。本文为您介绍如何通过MaxCompute、DLF和OSS构建湖仓一体，以及湖仓一体项目的管理。
助力工业物联网，工业大数据之ODS层构建：申明分区代码及测试【十】
知识点13：ODS层构建：申明分区代码及测试目标：阅读ODS申明分区的代码及实现测试路径step1：代码讲解step2：代码测试实施代码讲解step1：为什么要申明分区？表的分区数据由Sqoop采集到HDFS生成AVRO文件/data/dw/ods/one_make/full_imp/ciss4.c...
助力工业物联网，工业大数据之ODS层构建：代码结构及修改【九】
01：ODS层构建：代码结构及修改目标：了解整个自动化代码的项目结构及实现配置修改路径step1：工程代码结构step2：代码模块功能step3：代码配置修改实施工程代码结构代码模块功能auto_create_hive_table：用于实现ODS层与DWD层的建库建表的代码cn.itcastdata...
助力工业物联网，工业大数据之ODS层构建：需求分析【八】
01：ODS层构建：需求分析目标：掌握ODS层构建的实现需求路径step1：目标step2：问题step3：需求step4：分析实施目标：将已经采集同步成功的101张表的数据加载到Hive的ODS层数据表中问题难点1：表太多，如何构建每张表？101张表的数据已经存储在HDFS上建表方法1：手动开发每...
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