大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
43525005207入群 检索分析服务 Elasticsearch版 实时数仓 Hologres 云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版 大模型 RAG对话系统部署 最佳实践 文档版本：20240204（发布日期）大模型RAG对话系统部署最佳实践 文档版本信息 文档版本信息 文档信息 属性 内容 文档名称 大模型 RAG对话系统部署最佳实践 文档编号 355 文档版本...
MaxCompute湖仓一体方案
场景描述 自建数据湖与云数仓的融合解决方案，将 MaxCompute与自建的Hive集群做数据打 通，通过存储共享，元数据镜像等方式，解 决传统模式下的存储冗余，计算资源弹性能 力弱的痛点。可大幅度增强系统的资源弹 性，解决业务高峰期计算资源不足的问题。 方案优势 1.业务无侵入性：现有业务无需改造。 2.性能优化：MaxCompute在SQL上做 了大量优化与能力沉淀，可提高SQL 运行性能，降低计算成本。 3.灵活管理：元数据实时同步，无需额外 管理数据同步任务。 4.资源弹性：利用MaxCompute计算池 弹性进行海量数据计算。 解决问题 1.增强业务高峰期的资源弹性。 2.优化自建数据湖的数据治理能力。 3.减少跨平台数据处理的存储冗余。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 访问控制RAM 运维编排OOS MaxCompute（原ODPS） 云企业网CEN
本最佳实践将通过构建环境，演示第二种湖仓一体化方案，采用阿里云 E-MapReduce 和 Maxcompute 来构建湖仓一体架构。技术架构 湖仓一体方案涉及到自下而上三个层面的打通：1.网络层：将 MaxCompute数仓集群与 Hadoop数据湖集群打通 2.存储层：MaxCompute读取 Hadoop HDFS数据，通过智能算法缓存热数据 3.计算层：MaxCompute...
RDS+ClickHouse构建一站式HTAP
通过融合MySQL和ClickHouse的数据同步能力，用户可以在一个可视化窗口中简单灵活地配置和管理实时数据同步，这为业务报表统计、交互式运营分析和实时数仓构建提供了便利。在这个窗口中，用户可以轻松选择需要同步的表和字段，设置同步频率和条件，并监控同步状态和性能。这样一来，用户不再需要依靠复杂繁琐的SQL命令来配置和管理数据同步，而是能够构建更易用、更高效的HTAP服务。无论是生成报表分析数据，还是进行实时的业务决策，用户都能够在一个集成的环境中完成，提高工作效率和数据准确性。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台通过融合MySQL和ClickHouse的数据同步能力，用户可以在一个可视化窗口中简单灵活地配置和管理实时数据同步，这为业务报表统计、交互式运营分析和实时数仓构建提供了便利。在这个窗口中，用户可以轻松选择需要同步的表和字段，设置同步频率...
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解决方案
实时同步RDS与Redis构建缓存一致性
通过DTS数据订阅能力，用户可以实时订阅RDS日志数据变更，并将其写入Redis以实现缓存数据的更新。这样的配置可以实现MySQL与Redis之间的缓存同步一致性，采用了Cache-Aside Pattern模式。通过DTS的服务化能力，用户可以保证高效、稳定和实时的数据同步。从而用户能够实现商品信息的实时同步，确保在系统中的商品信息始终是最新的。同时，对于账单信息的查询也能够变得高效，用户可以从Redis中获取已缓存的数据，减少对MySQL的频繁访问，提升查询性能。这样的解决方案不仅能够提高系统的响应速度，还能够保证数据的一致性和准确性，为用户提供更好的使用体验。
查看详情RDS+ClickHouse构建一站式HTAP通过融合MySQL和ClickHouse的数据同步能力，用户可以在一个可视化窗口中简单灵活地配置和管理实时数据同步，这为业务报表统计、交互式运营分析和实时数仓构建提供了便利。在这个窗口中，用户可以轻松选择需要同步的表和字段，设置同步频率和条件，并监控同步状态和性能。这样一来，...
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解决方案
E-MapReduce Serverless StarRocks 版
E-MapReduce Serverless StarRocks版简称EMR StarRocks，是阿里云提供的全托管服务，内核100%兼容StarRocks，性能比传统OLAP引擎提升3-10倍，助力企业高效构建湖仓分析、高并发查询及实时分析等大数据应用。
本文通过示例介绍如何基于 EMR Serverless StarRocks 的视图能力构建数仓场景-即席查询解决方案.即席查询分析.本文通过示例介绍如何基于 StarRocks 构建数仓场景-增量数据实时统计.增量数据实时统计.本文通过示例介绍如何基于 EMR Serverless StarRocks 构建分钟级准实时分析.分钟级准实时分析.极速湖仓分析体验.EMR ...
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云产品
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
方案架构 方案优势 通过云数据库 ClickHouse替换原有 Presto数仓，对比开源 Presto性能提升 20 文档版本：20201224 1 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 最佳实践概述 倍。利用云数据库 ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从 10分钟缩短到 30 秒。云数据库 ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时 230...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向，数据湖偏向灵活性，数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
云数据库 SelectDB 版
云数据库 SelectDB 版是新一代云原生数据仓库 SelectDB 在阿里云上的全托管服务，聚焦于满足企业级大数据分析需求，Apache Doris 2.0 进一步增强数据导入能力，为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。
基于 SelectDB 构建湖仓一体的分析系统，通过一套系统，即可低成本、高效、极速地满足客户复杂多样的数据分析需求。指数级降低成本SelectDB 在一套系统中即可完美支持多种分析需求，大幅降低冗余系统建设，从而降低大数据平台的人力维护成本、资源冗余开销，综合成本降低可达 80%。简化统一开发体验基于 SelectDB 的湖仓...
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云产品
RDS MySQL迁移至PolarDB MySQL版
通过本方案，RDS MySQL的数据可在线实时同步到PolarDB MySQL版，并且升级切换后的PolarDB集群包含源RDS实例的账号信息、数据库、IP白名单和必要的参数。这样可实现不修改应用代码的情况下，将RDS MySQL数据库迁移升级至PolarDB MySQL版。
一键部署手动部署解决方案推荐RDS+ClickHouse构建一站式HTAP通过融合MySQL和ClickHouse的数据同步能力，用户可以在一个可视化窗口中简单灵活地配置和管理实时数据同步，这为业务报表统计、交互式运营分析和实时数仓构建提供了便利。在这个窗口中，用户可以轻松选择需要同步的表和字段，设置同步频率和条件，并监控同步状态...
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解决方案
数据库自动扩缩容和自动SQL优化
方案使用数据库自治服务DAS实现RDS MySQL数据库的自动扩缩容和自动SQL优化，将基于人工的手动式运维转变为基于智能的主动式持续优化，具有数据库运维成本低，服务稳定性高的优势。
方案部署解决方案推荐RDS+ClickHouse构建一站式HTAP通过融合MySQL和ClickHouse的数据同步能力，用户可以在一个可视化窗口中简单灵活地配置和管理实时数据同步，这为业务报表统计、交互式运营分析和实时数仓构建提供了便利。在这个窗口中，用户可以轻松选择需要同步的表和字段，设置同步频率和条件，并监控同步状态和性能。...
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解决方案
基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
随着企业信息化程度越来越高，核心业务数据存储在传统关系型数据库中不可避免地会遇到一个问题：单表记录不断增多，数据检索速度会变慢，尤其是对中文的模糊查询（建立普通索引完全不起作用）。虽然数据库自身在不断完善，但效果有限且没办法灵活扩展，复杂场景无法应对。 本方案基于阿里云Elasticsearch作为二级索引库，数据集成产品提供Binlog实时订阅，实时解析、增量数据实时更新及二级索引库之间进行数据实时同步，为数据库提供“能力增益”， 不仅能从根本解决主库抗压问题，提升稳定性；同时支持高效率、高性能、高弹性、低成本、多复杂场景的检索加速服务。
20210517 15 基于 Elasticsearch的订单检索加速最佳实践 配置数据库 shop_code varchar(20)COMMENT '所属店铺',delivery_warehouse_code varchar(20)COMMENT '发货仓代码',logical_sorting_warehouse_code varchar(20)COMMENT '逻辑分拣仓代码',quota_ada varchar(16)COMMENT '配售资格人',quota_ada_pin_type varchar(32)...
DataWorks
大数据开发治理平台 DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引擎，为客户提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发与治理平台。每天阿里巴巴集团内部有数万名数据/算法工程师正在使用DataWorks，承担集团99%数据业务构建。
互联网业务变化与增量速度都非常快，通过DataWorks+阿里云ODPS构建 简单、灵活，弹性的技术架构满足业务发展需求.构建实时离线一体化数据仓库.推荐、风控、分析等实时业务.支持弹性伸缩，成本下降30%.简化纷繁复杂的多种大数据技术架构...利用DataWorks数据建模进行整个数仓的规范化设计，让数据仓建设从“人治”走向“法治”.
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云产品
实时计算Flink版
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。内核引擎100%兼容Apache Flink，2倍性能提升，拥有FlinkCDC、动态CEP等企业级增值功能，内置丰富上下游连接器，助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
以金融机构为例，通过实时计算Flink 版构建实时数仓，反欺诈系统，助力金融机构快速构建实时风控体系.针对用户账号、交易行为进行实时监控和区别，快速识别交易信息，减少用户损失；通过实时计算Flink版优化传统风控系统，转型智能风控，提高整体识别效率应用多个场景；快速识别虚假资料、信息伪冒等恶意欺诈行为，识别高危...
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云产品
数据管理与服务
数据管理与服务作为阿里云产品六大版块之一，面向不同业务场景，阿里云提供数据存储、分析、应用等全链路能力，满足企业客户全方位的数据处理需求，实现计算和存储分离、资源解耦、数据移动减化，用以满足行业快速发展的需求和趋势，利用数据重塑其业务。
基于 MaxCompute 构建数仓，在初期只有一名开发人员的情况下，也能快速地搭建起数仓系统，且费用成本极低.云原生大数据计算服务 MaxCompute.网络安全升级支持IPV6.总部+27家省（市）公司PB级数据中台，通过全链路治理与监测运营体系，加快电网整体数字化转型升级.大数据开发治理平台 DataWorks.网络安全升级支持IPV6.通过...
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云产品
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