大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话<em>系统</em>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。
兼容 Greenplum开源 仓库,MPP全并行架构,广泛兼容 PostgreSQL/Oracle的语法生态,新一代向 量引擎性能超越传统数据库引擎 10倍以上,分布式 SQL优化器实现复杂查询语 句免调优。实现了对海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索,是各行 业有竞争力的云上数据仓库解决方案。Hologres是一站式实时数据仓库引擎,...
来自: 最佳实践 相关产品:Elasticsearch,机器学习PAI-EAS,机器学习平台,云速搭
数据库RDS SQL Server版
阿里云SQL Server数据库已含微软License,支持复杂的SQL查询,性能优秀,对基于Windows平台.NET架构的应用程序具有完美的支持,广泛应用于新零售、医疗、房地产等行业。
数据库SQL Server版已通过ISO 20000、SOC、PCI-DSS、等保三级等十项安全合规认证.SQL Server实例可设置允许连接实例的IP白名单,严格控制访问源;同时支持通过VPC来获取更高程度的网络访问控制.SQL Server实例访问链路支持SSL加密,杜绝中间人攻击行为;支持开启透明数据加密(TDE),数据落盘自动加密,远离拖风险.SQL ...
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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。
存储资源规划.45 文档版本:20210725 IV 阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践 最佳实践概述 最佳实践概述 概述 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 搭建,有效助力疫情防。技术架构 本实践...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,访问控制,云数据库PolarDB,Quick BI
系统运维管理 OOS
阿里云系统运维管理(简称OOS)提供的云上自动化运维服务,通过执行模板来完成任务的自动化运行,可以使用OOS管理ECS、RDS、SLB、VPC等云产品,提升日常运维管理效率
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AI 助理备案控制台系统运维管理产品简介产品优势产品功能入门与试用技术解决方案安全合规常见问题系统运维管理 OOS云上统一的自动化管理与运维平台,支持对ECS、RDS、SLB等多种云产品进行编排,提升日常运维管理效率。立即购买免费试用快捷入口控制台...
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基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景,将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景,除了常规的消息流转外,很多场景还需要基于消息体内容做判断,然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后,会自动触发函数计算中的函数,接收到消息,对消息内容做判断,然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改,来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品,并完成了大多数的配置,用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
创建一以及集合(如果不填 写集合,新默认会有一名为 test 的集合),用于测试。25 文档版本:20240304 基于函数计算 FC 实现阿里云 Kafka 消息内容控制 MongoDB DML 操作 场景验证 这里数据库名 kafkaToMongoDB 查询 中的数据 2.4.MongoDB 步骤1 双击新建的,可以看到默认的 test 集合,通过 db.test.find()....
来自: 最佳实践 | 相关产品:函数计算,消息队列 Kafka 版,云数据库 MongoDB版
数据库自治服务DAS
阿里云数据库自治服务(Database Autonomy Service,简称DAS)是一种基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务,帮助用户消除数据库管理的复杂性及人工操作引发的服务故障,有效保障数据库服务的稳定、安全及高效。
查看数据库全部产品 数据库自治服务 DAS播放视频 数据库自治服务(Database Autonomy Service,简称DAS)是一种基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务,帮助用户消除数据库管理的复杂性及人工操作引发的服务故障,有效保障数据库服务的稳定、安全及高效。购买企业版 购买经济版...
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数据库专家服务
阿里云数据库专家服务以工具与数据库专业技能结合的方式,给客户提供云数据库产品本身能力范围之外的专业服务。主要包括:紧急救援,健康诊断、性能调优、护航保障、Oracle迁移、技术培训、顾问咨询等服务,同时给出专业的报告与建议。
客户CRM、支付平台等业务系统都遇到性能问题,怀疑RDS对复杂SQL的支持能力。阿里云数据库专家通过和客户面对面的交流,对数据库做了针对性地调优,对比优化前后地SQL执行时间,说服客户专门拿出人力来做优化。维护了客户对RDS的信心,阿里云RDS专家服务得到客户很大地认可.青芒果的业务构建在ECS自建数据库上,只读库和主库...
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数据库 RDS MySQL版
阿里云云数据库RDS MySQL是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线MySQL数据库服务, 提供了高可用、高可靠、高安全、易运维等一站式的数据库解决方案,帮助您免除MySQL运维的烦恼。
很多用户在开始使用云时,会把云(服务器)简单地当成普通物理服务器来使用,比如把应用系统数据库和文件等都保存在同一台云服务器上。这样部署应用在业务增长后,不方便扩容,简单提升规格也很难处理高并发的请求,建议把计算和存储分离出来。云提供的远不止是服务器,还有像RDS MySQL这样的云数据库,以便用户在云上做...
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数据库ClickHouse
云数据库ClickHouse 是阿里云提供的分布式实时分析型列式数据库服务。具有高性能、开箱即用、企业特性支持。广泛应用于流量分析、广告营销分析、行为分析、人群划分、客户画像、敏捷BI、数据集市、网络监控、分布式服务和链路监控等业务场景。
查看详情 2021-10-28 新地域/新可用区 云数据库 ClickHouse 政务云华北2 区及公共云香港,青岛,北京多可用区开服 查看详情 查看全部日志更多产品与服务云数据库RDS SQL Server 版 SQL Server是发行最早的商用数据库产品之一,支持复杂的SQL查询,性能优秀,对基于Windows平台.NET架构的应用程序具有完美的支持。...
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数据库RDS MySQL版备份恢复
云<em>数据库</em>RDS MySQL版备份恢复
场景描述 用户数据库数据, 部分需要快速、 小颗粒度恢复、 部分需要异地备份、部分需求长期归档。 当前自建 MySQL 上建立完善的备份/恢复系统无法完美满足用户需求, 且建设/维护成本很高。 RDS 的完善的备份/恢复方案可以有效帮助到用户。 方案优势 1. 可以方便实现本地备份及库表级别快速恢复, 快速应对误操作误删除等逻辑错误, 降低业务损失。 2. 可以方便实现异地备份, 实现数据级容灾, 满足合规要求。 3. 可以方便将数据进行归档, 实现长期数据的高性价比保存方案。 4. 有效提升用户数据备份效率, 降低维护工作量。 解决问题 1. 自建数据库发生误操作时恢复复杂 2. 部分数据发生错误进行恢复时可能影响其他数据访问 3. 异地备份操作复杂 4. 长期数据保存成本较高 5. 备份恢复系统维护所需人力成本较高
基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性能 存储,RDS支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS(Postgre Plus Advanced Server,高度兼容 Oracle数据库)和 MariaDB TX引擎,并且提供了 容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦 恼。更多信息,请参见:www.aliyun.com/product/rds 文档...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,访问控制
大促营销数据库解决方案
根据多年沉淀经验,阿里云提供基于MySQL产品系列(RDS MySQL、PolarDB MySQL)的大促营销解决方案,帮助企业客户轻松应对大促,实现消费者、平台、商家、供应商、物流等大促链路上的所有角色共赢。
大促对整个数据库系统都提出了极高的要求,每个系统在架构设计时都要以支撑大促丝般顺滑为目标。大促不仅仅是对商家供应链、物流、网络运营商等环节的考验,更是对平台技术能力、全社会协同能力的挑战。大促的起始时刻的峰值呈现接近90度上升趋势。在这么大访问流量下,所有核心链路的增删改查都是在数据库上操作,对数据库...
来自: 解决方案
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