本方案基于AnalyticDB for PostgreSQL的高效向量引擎与阿里云自主研发的通义千问LLM模型，构建一个高性能的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）应用，实现企业的AI智能客服，更高效地解决客户问题。
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AI的时代下，大模型类型丰富、功能强大，正推动着各行各业的智能化转型和创新突破。企业纷纷寻求部署自己的大模型，以满足特定业务需求，从而在激烈的市场竞争中获得优势。本方案介绍通过阿里云函数计算的按量付费、卓越弹性、快速交付能力，助力企业快速部署 AI 大模型。
AI的时代下，大模型类型丰富、功能强大，正推动着各行各业的智能化转型和创新突破。企业纷纷寻求部署自己的大模型，以满足特定业务需求，从而在激烈的市场竞争中获得优势。本方案介绍通过阿里云函数计算的按量付费、卓越弹性、快速交付能力，助力企业快速部署 AI 大模型。触手可及，函数计算玩转 AI 大模型 AI的时代下，大...
本方案使用应用型负载均衡和容器服务Kubernetes版智能分配网络流量，提高应用的高可用性和吞吐量，使用Kubernetes的cluster-autoscaler社区开源组件以及Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler内置组件进行弹性伸缩，提升资源利用率，缩减资源成本。
本方案使用应用型负载均衡和容器服务Kubernetes版智能分配网络流量，提高应用的高可用性和吞吐量，使用Kubernetes的cluster-autoscaler社区开源组件以及Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler内置组件进行弹性伸缩，提升资源利用率，缩减资源成本。智能应对流量变化，容器化集群的弹性攻略 本方案使用应用型负载均衡和容器...
为了提升用户体验和增强业务竞争力，越来越多的网站会引入 AI 助手，以便全天候（7x24）回应客户咨询。在阿里云上，只需 10 分钟即可为您的网站添加一个 AI 助手。
第四步：增加私有知识 最后可以通过准备一些私有知识，让 AI 助理能回答原本无法准确回答的问题，更好的应对客户咨询。方案介绍 方案介绍 借助百炼您可以 0 代码创建一个大模型 RAG 应用，来实现 AI 助手的智能问答能力。然后可以借助函数计算将其暴露为网页前端可访问的 API。最后在前端代码中通过几行代码引入 AI 助手，...