RPA
RPA（Robotic Process Automation）是阿里云出品的企业自动化流程数字员工，也可以称之为机器人流程自动化。阿里云RPA易于部署及其低代码开发特性，为企业带来速度和敏捷性提升。比如将企业内部工作流程自动化，打通系统间的数据孤岛，能显著提高生产效率。
我们的客户财务 电商 政务 银行 保险“财务RPA机器人，是一种能够将电脑端重复、大批量、规则性强的手动工作自动化处理的软件机器人。随着NLP/OCR/机器学习等AI能力的加入，可以将财税工作者从此类工作中解放出来 财务机器人我们的伙伴 伙伴认证计划>>上海百胜软件股份有限公司 上海百胜成立于2000年，是全渠道数字零售解决...
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云产品
大模型服务平台百炼
阿里云百炼是企业级大模型开发平台，助力企业轻松打造最优落地效果的AI应用，深度聚焦于人工智能与机器学习的前沿技术，它不仅提供了丰富的多模态模型调用服务，还简化了在线模型训练与部署流程，让开发者能够轻松驾驭大模型，加速创新应用的开发，推动AI技术在各行业的广泛应用。
了解更多02猎聘招聘阿里云携猎聘基于通义大模型和阿里云百炼定制的prompt优化，通过AI生成并优化JD，在智能岗位发布、人岗匹配、智能面试及摘要等场景，缩短人岗匹配时间，辅助提效。同时，阿里云百炼大模型也在为提升求职者的招聘体验做出贡献。了解更多03分众传媒分众传媒携手阿里云通义大模型、阿里云百炼全妙，推出...
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云产品
ChatGLM和LangChain搭建对话模型
通过ChatGLM和LangChain构建高效的对话模型。基于自然语言处理技术，并使用语言交换协议提升语义理解和交互体验。可广泛应用于聊天机器人、智能客服、社交媒体等场景中，有效解决对话模型中的语义理解和交互问题，提高用户交互的自然性和流畅度。
可广泛应用于聊天机器人、智能客服、社交媒体等场景中，有效解决对话模型中的语义理解和交互问题，提高用户交互的自然性和流畅度。ChatGLM和LangChain搭建对话模型 通过ChatGLM和LangChain构建高效的对话模型。基于自然语言处理技术，并使用语言交换协议提升语义理解和交互体验。可广泛应用于聊天机器人、智能客服、社交...
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技术解决方案
高价值用户挖掘及触达
本方案使用阿里云机器学习平台PAI的强大算法能力，通过对用户数据的计算和预测，辅助客户对人群营销决策的判断，在用户召回，流失预测，高价值用户寻找等多个运营场景，帮助客户降低成本，提高效率，客户可通过短信的方式触达用户，完成营销触达的全链路操作。
本方案使用阿里云机器学习平台PAI的强大算法能力，通过对用户数据的计算和预测，辅助客户对人群营销决策的判断，在用户召回，流失预测，高价值用户寻找等多个运营场景，帮助客户降低成本，提高效率，客户可通过短信的方式触达用户，完成营销触达的全链路操作。高价值用户挖掘及触达 本方案使用阿里云机器学习平台PAI的强大...
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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。
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。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。它可以有效解决传统对话...
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开源大数据平台 E-MapReduce 产品概述
开源大数据平台 E-MapReduce是阿里云提供的云原生开源大数据平台，支持多种主流开源大数据组件，具备灵活弹性的资源调度和控制能力。适用于PB 级数据处理、交互分析和机器学习，帮助客户高效构建云端企业级数据湖技术架构。
EMR on ECSE-MapReduce Serverless StarRocks 版了解更多02猿辅导为了应对不同的业务场景，我们希望能够有一个引擎，可以完成在 AP 场景下的统一，这时就发现了 StarRocks，StarRocks 借助于它本身优秀的向量化引擎的能力，能够在大部分场景下性能提升显著，因此我们决定将更多的场景基于 StarRocks 来做。猿辅导大数据平台...
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云产品
弹性计算OOS审批流程自动化运维
场景描述 本文以ECS、RDS、SLB搭建一个小型的WEB系 统为例，介绍如何利用OOS在运维常见的部署系统、 扩容系统、回收系统三个场景中添加审批流程，并以 钉钉通知到对应的审批人员。 解决问题 1.对接阿里云API，通过OOS模板执行运维 任务，实现了运维自动化与可视化。 2.运维操作集成了RAM访问控制权限管理， 无需担心操作安全，并可以快速增加审批流 程，提高运维安全与效率。 产品列表 1.运维编排OOS 2.访问控制RAM 3.云服务器ECS 4.RDSMySQL版 5.负载均衡SLB
阅读、同意并勾选《自定义机器人服务及免责条款》文档版本：20191122 13 弹性计算OOS审批流程自动化运维 配置钉钉 步骤8 在弹出的页面上复制access_token备用，单击完成。Wenhook地址类似如下格式：https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=6840a01c90154e9ae01308ebf access_token： 文档版本：20191122 14 ...
智能外呼机器人
阿里云智能外呼机器人即通过业务的场景自动发起的电话外呼任务。支持灵活画布配置，精准语音识别、自然人声合成、丰富开放API。通过人与机器人的语音对话交互收集业务结果，并对数据加以统计处理，获取用户反馈，帮助客户轻松实现智能化外呼。能够降低呼叫中心人力外呼成本，提升信息筛选及反馈效率。
基于通义千问客服对话大模型，在企业服务用户的入口（如网站、APP、IM工具等）部署产品可提供7*24小时自助的咨询服务，SaaS化的管理系统，可上传文档、网页、高频问题、表格、多轮对话流程作为机器人知识源。产品提供完善的接口，企业可进行二次集成开发，借助智能化提升服务体验与效率.能实现从对话录音或者对话文本中，...
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云产品
阿里云日志服务SLS多云统一日志方案之腾讯云日志采集最佳实践
使用日志服务SLS统一采集、存储、查询和分析阿里云、腾讯云等不同云厂商上的业务日志、系统日志和云产品日志，实现在一个平台上管理多云架构下的所有日志。
云速搭 CADT 有容器、主机多种基础资源：支持虚拟机、云主 日志服务 SLS 机、自建K8S、半托管的K8S。腾讯云 不希望在运维工具投入太多人力：日志量大，现 轻量云服务器 有日志平台（比如ELK）稳定性不足，性能变差，日志服务 CLS 维护需要投入大量运维人力。操作审计 Actiontrail 访问控制 RAM 解决问题 IDC、不同云厂商的 ...
基于MSE云原生网关实现全链路灰度
在微服务场景中，应用间的调用是随机的。当您部署的Spring Cloud应用或Dubbo应用存在升级版本时，可能会导致无法将具有一定特征的流量路由到应用的目标版本。通过MSE提供的全链路灰度能力，您无需修改业务代码，就可以实现端到端的全链路流量控制。泳道可以将应用的相关版本隔离成一个独立的运行环境。通过设置泳道规则，可以将满足规则的请求流量路由到目标版本的应用。
文档编号 379 文档版本 V1.0 版本日期 2024-04-29 文档状态 外部发布 制作人 弑魔 审阅人 嘉辽 变更记录 版本编号 日期 作者 审阅人 说明 V1.0 2024-04-29 弑魔 嘉辽 创建 文档版本：20240429 I基于MSE云原生网关实现全链路灰度最佳实践 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 目录.III 最佳实践概述.4 前置条件.8 1....
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服务SLS后，对SLS查询分析语法不太熟悉的客户，可以继续沿用原有的查询分析习惯，在不改变使用方式习惯的情况下，通过Elasticsearch兼容接口的方式使用Kibana访问SLS。
文档信息 属性 内容 文档名称 通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据 文档编号 文档版本 V1.1 版本日期 2024-04-29 文档状态 外部发布 制作人 楼岚 审阅人 嘉辽 变更记录 版本编号 日期 作者 审阅人 说明 V1.0 2024-04-18 楼岚 嘉辽 初始版本 V1.1 2024-04-29 楼岚 嘉辽 文档版本：20240227 I基于MSE云原生网关同城多活...
基于函数计算FC实现大语言模型部署
在现代AI应用中， Qwen /chatglm2-6b 和Stable Diffusion等模型因其强大的功能而受到关注。然而，这些模型对计算资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算FC的无服务器计算模式为这类模型的部署提供了全新的解决方案。用户只需关注模型的部署和调用逻辑，而无需关心底层的服务器配置、资源分配和扩展性等问题。函数计算FC能够自动处理函数的执行环境，包括冷启动、弹性伸缩等，确保模型能够在大规模的请求下稳定运行。
外部发布 制作人 寰奕 审阅人 百潼、游圣 变更记录 版本编号 日期 作者 审阅人 说明 V1.0 2024-04-26 寰奕 百潼 初始版本 V1.1 2024-04-29 游圣 内容优化版本 文档版本：20240429 I 基于函数计算 FC实现大语言模型部署最佳实践 法律声明 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 目录.III 最佳实践概述.4 前置条件.1 1.方式1使用魔...
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。
V1.0 版本日期 2024-01-31 文档状态 外部发布 制作人 嘉辽 审阅人 变更记录 版本编号 日期 作者 审阅人 说明 V1.0 2024-01-31 嘉辽 V1.1 2024-02-23 嘉辽 向量数据库增加 Hologres和 ADB PG 选项 文档版本：20240131 I 大模型RAG对话系统部署最佳实践 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 目录.III 最佳实践概述.4 前置...
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