NL2SQL应用流
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“NL2SQL”应用流。该应用流通过获取数据库表的基本信息，将用户输入的问题和数据库表信息传递给大语言模型，生成相应的查询SQL代码。接着执行生成的SQL代码，并返回查询结果。该模板支持阿里云RDS MySQL数据库，开发者可以基于此模板进行灵活扩展和二次开发，从而满足特定场景的需求。
通过EAS一键部署MLLM多模态大语言模型应用
多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）能够同时处理多种模态的数据，将文本、图像、音频等不同类型的信息进行融合，从而更全面地理解复杂的情境和任务。适用于需要跨模态理解与生成的场景。通过EAS，您可以在5分钟内一键部署MLLM推理服务应用，获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用MLLM推理服务。
使用eas部署kohya服务
通过EAS，您可以一键部署开源Kohya_ss服务并训练LoRA模型。在AI绘画场景中，您可以将经过训练的LoRA模型应用于Stable Diffusion（SD）服务，作为辅助模型，以提升SD绘画的效果。
在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
本文以FeatureStore的特征表为例，为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程，帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。
人工智能在金融反欺诈系统中的应用与评估
人工智能在金融反欺诈系统中的应用与评估 1. 介绍 随着金融科技的发展，人工智能在金融行业中的应用越来越广泛，其中反欺诈系统尤为重要。传统的欺诈检测方法往往依赖于规则和统计模型，但随着数据量的增加和欺诈手段的多样化，这些方法的效果逐渐受到限制。人工智能技术，特别是基于机器学习和深度学习的方法，提供了更加灵活和精准的解决方案，能够有效应对复杂的欺诈行为。 ...
人工智能在自动驾驶汽车决策系统中的应用
人工智能在自动驾驶汽车中的决策系统是一个复杂而关键的领域，它涉及到识别周围环境、预测其他道路用户行为以及安全决策制定等多个方面。下面将详细探讨人工智能在自动驾驶汽车决策系统中的应用，并提供一个简单的示例代码来说明其工作原理。 人工智能在自动驾驶汽车决策系统中的应用 1. 环境感知与感知模块 自动驾驶汽车依赖传感器（如摄像头、激光雷达和雷达）来感知周围环...
智能时代的桥梁：人工智能技术在现代交通系统中的应用
随着全球城市化的加速，交通拥堵和安全问题日益凸显，传统的交通管理系统已难以满足现代社会的需求。人工智能技术的兴起为解决这些问题提供了新的可能。AI技术的应用不仅能够提升交通系统的效率，还能极大地提高道路使用的安全性和乘客的舒适度。 首先，AI技术在交通流量管理中扮演着至关重要的角色。通过高级算法和实时数据分析，AI能够预测交通...
构建未来：人工智能在持续学习系统中的进化基于人工智能的图像识别技术在自动驾驶中的应用
随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习模型正变得越来越复杂，并在多个领域取得了显著的成就。然而，一个长期存在的挑战是构建能够像人类一样进行终身学习的智能系统。人类可以在不断学习新知识的同时，保留并利用既有的知识。为了模拟这一能力，研究者提出了持续学习系统（Lifelong Learning Systemsÿ...
智能时代的桥梁：人工智能在现代交通系统中的应用
随着全球城市化的加速发展，交通拥堵、事故频发以及环境污染等问题日益严重，成为制约城市可持续发展的主要瓶颈之一。在这一背景下，人工智能（AI）技术的迅猛发展为现代交通系统的革新提供了新的机遇。AI不仅能够通过高效的数据分析和处理能力优化交通流量管理，还能在自动驾驶汽车的研发中发挥关键作用，甚至对公共交...
构建未来：人工智能在持续学习系统中的应用
在信息技术飞速发展的今天，人工智能已经成为科技界和工业界的热门话题。特别是在持续学习系统领域，AI的应用正引领着一场变革，这场变革正在重塑我们处理数据、解决问题以及提供个性服务的方式。 持续学习系统是一种能够不断接收新信息并利用这些信息改进自身性能的系统。这种系统的核心在于它的适应性和学习能力。而AI，尤其是深度学习和强化学习等领域的最新进...
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