[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。
利用Hive与Hadoop构建大数据仓库：从零到一
作为一位专注于大数据技术分享的博主，今天我将带领大家踏上利用Apache Hive与Apache Hadoop构建大数据仓库的探索之旅。Hive与Hadoop作为大数据处理领域的两大基石，携手为海量数据的存储、管理与分析提供了坚实的平台。下面，我将从基础概念、构建流程以及应用场景三个方面，帮助您从零...
[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。
构建端到端的开源现代数据平台
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的...
心动基于阿里云DataWorks构建游戏行业通用大数据模型
心动游戏在阿里云上构建云原生大数据平台，基于DataWorks构建行业通用大数据模型，如玩家、产品、SDK、事件、发行等，满足各种不同的分析型应用的要求，如AI场景、风控场景、数据分析场景等。 01心动游戏简介 心动...
基于Echarts构建大数据招聘岗位数据可视化大屏
1.项目背景 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西(John Mashey)在一个国际会议报告中指出：...
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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