[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。
大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建垃圾邮件分类器模型
1.项目背景 垃圾邮件还没有一个非常严格的定义。一般来说，凡是未经用户许可就强行发送到用户的邮箱中的任何电子邮件都是垃圾邮件。 正常邮件与垃圾邮件的区分问题，在互联网上众说纷纭，很多专家与组织都试图给垃圾邮件下一个比较准确的定义。但是，国际上对垃圾邮件的认定尚未出台统一标准。...
大数据技术贴：构建一个有指导的数据挖掘模型
数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。接着上篇继续探讨有指导数据挖掘方法模型。什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例，二元响应模型，如为直接邮寄和电子邮件营销活动选择客户的模型。模...
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