[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] 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] 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。
如何构建大数据层级体系，看这一文章就够了
我先介绍一下自己： 我之前是网易的，负责整个后台，主要是网易新闻。有三亿多的用户量，这么大量的用户肯定会有很多的数据，这些数据怎么去处理、呈现、规划，让它场景化。这就是我之前所做的工作。 今天结合我自己的工作和参考一些人资料做了一些汇总，分享给大家： 下图是我之前做过的东西 第一个是银河统计系统，这...
从BAT看企业构建大数据体系的六层级
本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。 下面一张图，是本文的精华概括，后面一一展开与大家探讨。 一、数据基础平台 基础的数据平台建设工作，包含数据...
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