RAG
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“Qwen3 + 联网搜索 + RAG的聊天助手”AI应用。该AI应用通过集成实时联网搜索和RAG检索增强，为Qwen3模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库的能力，从而在处理用户输入的问题时，能够结合实时搜索结果和知识库提供更准确的回答。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。
应用流评测
在应用流正式部署上线前，评估应用流在自身业务场景上的效果至关重要。LangStudio提供了一站式应用流评测能力，该能力基于一种新类型应用流：评测流（Evaluation Flow），能从指定维度（评测模板）对应用流评分。
通过DSW提交Spark应用
交互式建模（DSW）是PAI产品的云端机器学习开发IDE，支持多种语言及开发环境。您可以在DSW实例中连接云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版集群，并通过其集成的Notebook、Terminal等开发环境编写PySpark脚本，提交Spark作业。本文为您介绍通过DSW实例提交Spark作业的具体操作步骤。
NL2SQL应用流
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“智能SQL生成助手”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。
探索机器学习在金融风控中的应用与挑战
在金融科技不断进步的今天，机器学习已经成为金融行业不可或缺的一部分，尤其是在风险管理这一核心领域。机器学习算法能够处理和分析海量数据，帮助金融机构预测和缓解潜在风险，从而保护资产安全并确保业务合规。 信用评分是金融风控中的一个经典应用场景。传统的信用评分模型依赖于人工设定的规则和少量的统计指标，而机器学习模型则能够整合更多的变...
探索机器学习在金融风控中的应用
在金融科技快速发展的今天，机器学习技术已经成为推动金融服务创新的重要力量。特别是在金融风控领域，机器学习的应用不仅提高了风险管理的效率和准确性，还为金融机构带来了前所未有的机遇。本文旨在探讨机器学习在金融风控领域的应用现状、优势、挑战及未来发展趋势。 首先，机器学习技术通过大数据分析，能够处理和分析海量的交易数据，...
探索机器学习在金融风控中的应用与挑战
随着技术的不断进步，机器学习已经成为金融行业不可或缺的一部分，特别是在风险控制领域。机器学习的应用不仅提高了金融机构处理复杂数据的能力，还增强了预测和应对金融风险的灵活性。然而，尽管机器学习带来了许多优势，其在实际应用中也面临着一系列挑战。 首先，机器学习在信用评估方面的应用已经相当成熟。通过分析消费者的交易历史...
探索机器学习在金融风控中的应用
在当今高速发展的金融市场中，风险管理始终是金融机构最为关注的核心议题之一。随着技术的进步，机器学习作为一种强大的数据分析工具，其在金融风控领域的应用越来越受到重视。机器学习能够处理大量复杂的数据，识别出潜在的风险模式，从而帮助金融机构做出更加精准的决策。 首先，让我们了解一下金融风险的类型。金融风险通常可以分为信...
探索机器学习在金融风控中的应用
在金融科技的浪潮下，机器学习技术正逐步渗透到金融行业的各个方面，特别是在风险管理这一核心领域。传统的风控手段往往依赖于人工经验和线性统计模型，这些方法在处理复杂数据和捕捉非线性关系方面存在局限性。机器学习的引入，为金融风控带来了革命性的变革。 首先，让我们来看信用评分模型的创新。信用评分是金融机构评估借款人信用状况的重要工具。...
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