[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。

阿里云大数据工程师ACA认证(2023版)

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[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。

基于mac构建大数据伪分布式学习环境(十二)-部署Sqoop

1.解压2.修改配置mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh3.添加环境变量export SQOOP_HOME=/data/soft/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0export PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_...

基于mac构建大数据伪分布式学习环境(十)-部署Redis

1.解压并编译2.安装C语言环境yum install gccmake MALLOC=libc3.修改redis.confdaemonize yeslogfile /data/soft/redis-5.0.9/logbind 127.0.0.1 192.168.78.104.启动redisredis...

基于mac构建大数据伪分布式学习环境(九)-部署Kafka

1.解压2.修改配置broker.id:单机不修改listeners:默认9092端口log.dirs:注意:这个目录不是存储日志的,是存储Kafka中核心数据的目录,这个目录默认是指向的tmp目录,所以建议修改一下zookeeper.connect:kafka依赖的zookeeper如果kafka...

基于mac构建大数据伪分布式学习环境(八)-部署Zookeeper

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基于mac构建大数据伪分布式学习环境(七)-部署Scala及Spark学习环境

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