【AI驱动】 本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统，结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性，并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引...

【API开发】 检索增强生成（RAG：Retrieval Augmented Generation）技术旨在把信息检索与大模型结合，以缓解大模型推理“幻觉”的问题。近来关于RAG的研究如火如荼，支持RAG的开源框架也层出不穷，并孕育了大量专业领域的AI工程...

【AI驱动】 本文介绍了LangChain框架，它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。接着，对LangChain的关键概念进行了详细说明，并基于该框架进行了一些案例尝试，旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。

【API产品】 2022 年是科技圈艰难的一年，很少有振奋人心的消息。惊喜的是年底 OpenAI 开放的 ChatGPT，一下点燃了整个科技圈，体验后感觉有点像人脑，智能化程度惊艳。曾经我和朋友常调侃人工智能就是“有多少人工，就有多少智能”，ChatGPT...

【AI驱动】 为什么Chatbot需要大语言模型+向量数据库？ 这个春天，最让人震感的科技产品莫过于ChatGPT的横空出世，通过大语言模型（LLM）让人们看到了生成式AI能实现到和人类语言高度相仿的语言表达能力，AI不再遥不可及而已经可以走进人类...

【AI驱动】 一、背景 设想这样一个场景：你是某贸易公司的老板，公司所有的日常运转数据都在私域的进销存系统，包括客户、供应商、销售、库存、进货、商品等，你每天需要关注公司运营情况，并且希望商业分析师对当前运营数据给出分析和建议，对公司的运营策略进行...

【AI驱动】 前言 通义模型具备的能力包括： 1.创作文字，如写故事、写公文、写邮件、写剧本、写诗歌等; 2.编写代码； 3.提供各类语言的翻译服务，如英语、日语、法语、西班牙语等； 4.进行文本润色和文本摘要等工作； ...

【API开发】 如今API（Application Interface）作为现代软件架构中各个组件通信的基础设施，已经成为软件工程架构组织的重要组成部分。相应的，这一发展趋势也对软件工程的质量保障体系提出了新的要求，尤其是在确保通过API通信组织的微服务后...

【日积月累】 在 网关篇 和大家分享了基于 k8s.io/apiserver 构建 API 增强能力的开源项目，本篇文章按照约定和大家分享如何基于 k8s.io/apiserver 构建自定义的 APIServer。 基于 k8...

【API使用场景】 让我们谈谈缓存！我们将介绍缓存的基础知识，ASP.NET核心应用程序中的内存缓存等。我们将构建一个简单的.NET 8 Web API，它可以帮助演示如何从应用程序的内存缓存中设置和获取缓存条目。缓存可以显著提高API的性能，如果有效地实现，还可以帮助节省大量成本。

【API设计】 本文给大家总结了接口设计的18条军规，希望对你会有所帮助。

【AI驱动】 我想做一个尝试，看看能不能用尽量清晰的逻辑，给“AI外行人士”（当然，我也是）引入一下LangChain，试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册，本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。

【AI驱动】 信息检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)是一种强大的技术,能够显著提升大型语言模型的性能。RAG框架巧妙地结合了基于检索的系统和生成模型的优势，可以生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。随着对先进人工智能解决方案需求的不断增长，GitHub上涌现出众多开源RAG框架,每一个都提供了独特的功能和特性。

【API设计】 本文深入探讨了提升系统性能和优化技术的关键策略，包括并行处理、最小化事务范围、缓存应用、合理使用线程池、服务预热、缓存对齐、减少对象产生、并发处理、异步处理以及循环优化等十二个方面。文章强调了在高并发场景下，通过减少事务范围和合理使用缓存来提升系统响应速度和可靠性。同时，讨论了线程池的配置和监控、服务预热、缓存对齐以及减少对象产生的重要性，这些措施有助于降低系统延迟和提高吞吐量。

【API使用场景】 本教程将带领新手开发者深入了解FastAPI的基本概念，以及如何结合异步数据库操作来优化API性能。我们将通过详细的示例和步骤，帮助您掌握这些技术，从而提升您的API开发能力。