[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。
探索在云原生环境中构建的大数据驱动的智能应用程序的成功案例,并分析它们的关键要素。
在云原生环境中构建大数据驱动的智能应用程序已经成为许多企业的关键目标。以下是一些成功案例,并分析它们的关键要素:1. Netflix - 个性化推荐引擎关键要素:大数据分析: Netflix收集了大量用户观看历史和行为数据,并使用大数据分析来理解用户兴趣和行为模式。云原生基础设施: Netflix构...
在云原生时代,构建高效的大数据存储与分析平台
在云原生时代,构建高效的大数据存储与分析平台需要综合考虑架构、技术选择和最佳实践。以下是一些方法和策略,可以帮助您构建一个高效的大数据存储与分析平台:1. 选择适当的数据存储技术:根据数据的特性和需求,选择适合的数据存储技术。常见的大数据存储技术包括分布式文件系统(如HDFS)、列式数据库ÿ...
在云原生环境中构建可扩展的大数据平台:方法和策略
1. 选择适当的云提供商:不同的云提供商提供不同的大数据解决方案和服务。选择适合您需求的云提供商,确保其支持大数据技术和工具,以及高度可扩展的计算和存储资源。2. 采用容器化和微服务架构:采用容器化和微服务架构可以提高应用的可扩展性和灵活性。将大数据组件、处理流程和服务容器化,可以更好地管理和调度资...
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