通义千问和LangChain搭建对话模型
本方案结合通义千问和LangChain技术构建高效的对话模型，该模型基于自然语言处理技术提升语义理解和用户交互体验。它可以有效解决传统对话模型在理解能力和交互效果上的局限，使得用户沟通更加自然流畅，被广泛应用于聊天机器人、智能客服和社交媒体等多种场景。
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义千问和LangChain搭建对话服务方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益 通义千问和LangChain搭建对话服务本方案结合通义千问和LangChain技术构建高效的对话模型，该模型基于自然语言处理技术提升语义理解和用户交互体验。它可以有效...
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向量检索与通义千问搭建专属问答服务
本方案介绍如何使用向量检索服务（DashVector）结合通义千问大模型来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。解决大模型本身在处理特定领域的知识表示和应用时的局限性。为企业提供部署简单，便于集成，实时高效，专业稳定的应用服务。
如果您有免费试用资格，可按照手动部署免费体验本方案（向量检索服务支持申请免费试用实例，通义千问及通用文本向量模型支持限时免费）如果采用一键部署，会额外产生ECS抢占式实例的费用，约0.5元/小时。实际产生费用价格以控制台显示为准。方案部署一步步跟随方案教程，带你快速上手，进行方案部署。方案介绍向量检索与...
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SAE-ACK应用双跑最佳实践
场景描述 实现ACK、SAE中部署的应用在东西向和南北向互通，实现SAE-ACK应用双跑。 应用场景 该最佳实践应用于两类场景： l 因为SAE支持更丰富自动扩缩指标（比如QPS，RT，TCP连接数等），所以将相对稳态的应用部署在ACK中，将相对弹性波动大的应用部署在SAE，借助SAE更强大的自动扩缩应对流量洪峰。 l 将K8s架构迁移到Serverless架构时，需要平滑过渡，所以该最佳实践中的双跑架构可以有效帮用户平滑的完成迁移。
技术栈：JavaSpringCloud JDK：JDK1.8 注册中心：Nacos 这两个工程会分别产出两个不同的版本（输出文本不一样），目的是为了验证SAE和ACK互 通时调用链路能看的更清晰。届时验证时会有四种请求链路： Consumer（ACK）->Provider（ACK） Consumer（ACK）->Provider（SAE） Consumer（SAE）->Provider（ACK）...
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
5.1.ACK集群部署应用 步骤1登录ACK集群，新建命名空间project-qa（如果修改了命名空间名称，需要对应修改后续yaml文 件的namespace参数）文档版本：20240229基于SpringCloud玩转MSE 步骤2：在命名空间中，通过YAML分别创建4个应用：基线版应用：mseconsumer、mseprovider 灰度版应用：mseconsumer-gray、mseprovider-gray ...
新版技术解决方案聚合页
在客户上云过程中，针对通用技术问题，提供一系列阿里云产品组合的解决方法、实施方案，且可实践、可一键部署。
技术解决方案热门搜索：AI 数据库 数据分析 最佳实践 容灾 安全 合规 分类全选互联网应用开发AI云原生基础设施数据库数据分析HPC中间件安全&合规容灾&备份云上运维迁云最佳上云架构物联网暂未找到您需要的技术解决方案技术解决方案咨询我们将根据您提交的需求，安排技术解决方案专家为您服务！立即咨询
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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。
Hologres是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时 分析，支持标准 SQL（兼容 PostgreSQL协议），支持 PB级数据多维分析（OLAP）与即席分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving），与 MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方 案。云速搭 CADT...
文本纠错
准确识别输入文本中出现的拼写错别字及段落位置信息，并针对性给出正确的建议文本内容。 文本纠错支持短文本、长文本、语音识别结果等多种文本内容，在搜索引擎、人机对话、语音识别、内容审核等方面有广泛的应用，能显著提高这些场景下的语义准确性和用户体验。
自动分析文本中的依存句法结构信息，对自然语言的进行深度理解.依存句法分析.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列.为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性.命名实体识别.将文本中特定类型的事物名称或符号识别出来.图片56*56(不可与icon共存）.图片logo.icon名称(不可与图片logo共存）.icon名称...
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云产品
互联网电商行业离线大数据分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示，效果震撼，触控大屏支持用户自助查询数据，极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库（RDS）、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析，分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例，提供从电商网站搭建，数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析，最后在大屏上展示...
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践
疫情态势分析和防控任务迫在眉睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题，阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建，有效助力疫情防。 方案优势： 1、性能优越：Ganos作为自研的时空数据库引擎，相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定：故障自动切换自愈，资源隔离，多副本存储。 3、简单易用：开箱即用，兼容postgresql，打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大：相比postgis在时空模型上做了较多扩充，支持几何模型，栅格模型，网络模型，时空轨迹模型，点云模型，拓扑网络模型。
最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 如二维码过期，请搜索群号：31852400 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 数据库快速搭建疫情分析系统 最佳实践 文档版本：20210725 文档版本：20150122（发布日期）II 阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 ...
游戏数据运营融合分析
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户，无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户，希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析：依托ADB计算密集型实例， 秒级监控DAU等数据，为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析：打通结构化和非结构化 数据，支撑产品体验分析；广告买量投放效 果实时（分钟级）分析，渠道的评估更准确。 3.低成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析，在满足各种分析场景需求的同时，有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低：DLA和ADB兼容标准SQL语 法，无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
来源分析 游戏玩家来源分析里面，新增设备分析用来预测该款游戏的生命周期和拉新效率等，文档版本：20210224 112 游戏数据运营融合分析 经典游戏数据运营分析场景列举 均为评价该款游戏是否被玩家广泛接受的一个非常重要的指标，一个典型的来源分 析如下图所示：如此统计新增设备、新增玩家等计算的 SQL示例通常如下：...
基于MaxCompute的大数据BI分析
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践 场景描述 业务架构 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做 ETL之后，同步到 Hologres进行实时分 析，之后通过 Quick BI进行快速可视化展示。解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、小程 序应用内 BI分析场景。2.可扩展到各类网站 BI分析场景...
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
场景描述 云原生和大数据时代的到来,用户在拥抱云原生进行容器化改造的同时也专注于数据 分析，希望能够将云原生容器化编排改造带来的计算资源弹性、计算资源成本优化、计算与存储分离、资源调度隔离等优势与大数据分析进行结合，因此可以将大数据分 析与容器编排调度主流技术 Kubernetes相结合，同时结合阿里云提供的弹性...
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
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、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。产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 专有网络 VPC 弹性公网 IP EIP 云服务器 ECS 消息队列 Kafka版 云数据库 ...
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
文档版本：20211203 24 SLS多云日志采集、处理及分析 Logtail日志采集处理分析 注意：查询分析设置的修改操作只会对新写入的数据生效，如果您需要提前对查询分 析设置的某些字段分析统计生效，请使用指定字段查询的自定义方式在日志写入到日 志库之前进行开启统计查询。步骤4 再次启动日志发生器和停止日志发生器。按云...
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
阿里云数据库 SelectDB 是现代化实时数据仓库 SelectDB 在阿里云上的全托管服务，内核基于业界领先的开源分析型数据库 Apache Doris 研发，由阿里云和飞轮科技联合打造。阿里云数据库 SelectDB 聚焦于满足企业级大数据分析需求，广泛应用于实时报表分析、即席多维分析、日志检索分析、数据联邦与查询加速等场景，致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。
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云数据库 SelectDB 版产品简介产品优势产品功能产品选型入门与试用技术解决方案产品定价安全合规常见问题社区云数据库 SelectDB 版基于 Apache Doris 的云原生实时数据仓库，致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。...
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