Chat With Web Search应用流
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“Chat With Web Search”应用流。该应用流通过集成阿里云信息查询服务的实时搜索功能，为模型提供了额外的联网搜索能力，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。
通过阿里云 Milvus 与 PAI LangStudio快速搭建DeepSeek RAG解决方案
大语言模型通常缺乏企业私有数据或实时信息的支持，而检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术能够通过检索企业私有知识库，将相关信息以上下文形式提供给大语言模型，从而显著提升其回答的准确性与相关性。本文基于阿里云的人工智能平台PAI LangStudio，结合阿里云向量检索Milvus版的强大能力，并以DeepSeek-R1-Distill模型为例，为...
ACCL：阿里云自研高性能集合通信库
ACCL（Alibaba Collective Communication Library）是阿里云自研的，基于NCCL（Nvidia Collective Communication Library）开发的集合通信库。它结合阿里云自身网络特点以及丰富的大模型任务通信调优经验，可为客户任务提供更高的通信性能，并且具备一定的故障诊断和自愈能力。本文为您介绍ACCL的主要特性和安装方法。
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）对话系统。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。
Java本地高性能缓存实践问题之阿里云机器学习团队开源社区的问题如何解决
问题一：如何参与阿里云机器学习团队的开源社区？ 如何参与阿里云机器学习团队的开源社区？ 参考回答： 用户可以通过访问阿里云机器学习团队的Github仓库（https://github.com/alibaba/EasyNLP）来参与开源社区。在这里，用户可以共建中文NLP和多模态算法库，为中文NLP和多模态技术的发展做出贡献。 关于本问题的更多回...
模型遇见知识图谱问题之参与阿里云机器学习团队的开源社区的问题如何解决
问题一：阿里云机器学习团队在Transformer模型方面有什么新的进展？ 阿里云机器学习团队在Transformer模型方面有什么新的进展？ 参考回答： 阿里云机器学习团队在EasyNLP框架中扩展了基于Transformer的中文文图生成功能，同时开放了模型的Checkpoint。这使得开源社区的用户在资源有限的情况下，也能进行少量领域相关的微调，并进行各种...
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