另外就是整个部署过程如果没有试用资源的话，会比较费钱，大家在实验结束之后记得自行释放资源，具体的操作在实验文档中，比如在计算巢控制台，在服务实例管理页面的私有部署服务页签下，单击右侧【删除】即可释放服务资源。输入User、 Password后就可以连接Hologres成功，连接成功后上传下载（下载地址：https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file

在开始体验通义灵码 Project Rules 之前，我们先来简单了解一下什么是 通义灵码 Project Rules？大家都知道，在适用AI 代码助手的时候，有时候生成的代码不是自己想要的，或者说生成的代码采纳后还需要人工修改一部分。这其实就是当模型对于你的描述不能正确理解，或者说理解了你的描述，但是没有适当的方案时，大模型会根据自己的规则来生成相似的自己认为对的代码。这就是我们常说的模型幻觉。

云+AI技术正推动社会变革，从智慧城市到医疗健康、企业转型和教育领域均实现突破性应用。云计算作为AI发展的算力基础，正从集中式向分布式、多层级模式演进，将促进算力普惠化和标准化。大模型和AI应用已成为云服务商的新增长点，通过提供商业化服务降低企业研发成本，加速业务场景落地。未来，云+AI将持续拓展应用边界，成为数字化转型的核心驱动力。

在使用 es 的过程中，总是会用到 es 的查询语句，考虑到一些 es 使用过程中语句没那么频繁，就会导致总是用起来的时候会忘记。那么为了方便用的时候可以快速查询到想用的内容，这里主要对 es 日常用到的查询语句 做一个总结展示，记录查询语句方便后续用到时查询。

可以说，2024年是AI人工智能大火的时代，那么基于AI我们可以做哪些事呢？过去的和AI智能的聊天对话，以及现在的基于AI的文生图、文生音频、文生视频，其实AI人工智能的发展，可以说已经极大的丰富了我们的日常生活和工作。现在目之所及，在各行各业都可以看到AI的身影，比如你可以利用AI生成工作年报，或者数据分析，为决策提供依据等等。那么今天我们主要是来感受一下AI在绘画创作行业的重要作用。在开始今天

摘要：MCP赋能数据可视化，降低企业分析门槛 本文介绍了基于阿里云PolarDB和MCP工具构建的智能数据分析方案。该方案通过MCP工具作为"数据中转站"，无需编写复杂SQL代码，只需拖拽操作即可将数据转化为可视化图表，大幅降低技术门槛。文章详细演示了从资源准备、API-KEY创建、数据插入到一键部署的全流程操作，并展示了通过自然语言描述即可自动生成各类数据可视化图表（如树状图

通过我们的对话内容，以及配置网页抓取MCP Server 的体验来看，Kimi-K2-Instruct 凭借其出色的推理能力和对工具调用的高效支持，不仅能够理解复杂的指令并进行逻辑推理，还能灵活调用外部工具以增强解决问题的能力，确实如此。过去的 AI 大语言模型，可能专注于文本、推理、工具调用其中的某一方面，而当下的 Kimi-K2-Instruct 则是一个混合体，支持的能力更广，可实现的场景也

大模型是人工智能领域的重要突破，指具有数十亿甚至千亿参数的深度学习模型。它通过预训练、监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）三个阶段逐步掌握语言规律、专业知识和人类偏好。大模型主要分为专注于文本处理的大语言模型（LLM）和能处理多种信息的多模态模型，后者可实现图文互转、语音合成等跨模态任务。以阿里巴巴"通义"系列为代表，大模型已广泛应用于金融、医疗、教育等领域，

在开始话题讨论之前，先来了解一下什么是Data Agent？简单理解就是：Data Agent=AI Agent+数据领域任务能力。Data Agent是一个能自主理解、分析、处理和响应数据任务的AI智能体。但更准确地说，它具备一整套“数据任务执行链”的能力，能够从理解意图，到操作数据，再到输出结果，完成闭环。也就是说，这个Agent是一种能理解任务、做出决策、执行操作的自主系统，它不像传统程序那

阿里云在面向客户实际的业务需求场景，提供了一系列的技术解决方案及免费试用权益，便于客户完成 POC （Proof of Concept）验证及业务决策。但是在客户对解决方案的学习和验证过程中，可能会产生不必要的费用，那么为了解决这个问题，阿里云推出了试用点，试用点专用于解决方案学习及验证时创建的试用资源抵扣。且，解决方案免费试用与产品免费试用为独立权益，参与解决方案免费试用不影响现有产品免费试用额