很多团队把 RAG 当成"万能胶水"，结果向量检索召回率极低、大模型答非所问。本文基于阿里云 Milvus 单机版与百炼 Qwen3.6，复盘了企业知识库落地的完整链路，包含数据清洗、向量化策略、混合检索和重排序的实战代码。

本文介绍了使用阿里云百炼平台的Token Plan套餐接入Qwen3.7系列大模型的实践方案。作者分享了选择Qwen3.7-Max和Plus模型组合的原因，前者适用于复杂推理，后者适合高并发场景。文章详细讲解了Token Plan的接入流程，包括开通套餐、获取API Key和代码示例，并提供了意图分类和答案生成的代码实现。此外，还总结了成本优化技巧和实际开发中的踩坑经验，如模型命名差异、流式输出处

去年底接了一个需求：给公司内部运营团队搭一个智能助手，要能查数据、调 API、还要能多轮对话。一开始我的方案是自己起一台 ECS，跑 FastAPI + LangChain，把 Agent 的状态存 Redis，感觉挺稳。但维护起来是真的烦。模型调用偶尔超时、服务扩容要手动改配置、偶发的 OOM 问题每次都要 SSH 上去查日志——这些和业务逻辑无关的事情占了我大量时间。后来换到了阿里云的 Age

最近大模型应用开发圈子里，Agent 绝对是最热的关键词之一。从自动化办公到智能客服，从代码辅助到数据分析，AI Agent 正在把"大模型能聊天"变成"大模型能干活"。本地能跑通的 Demo，一上生产就各种环境问题模型调用、权限管理、日志监控……基础设施搭了一半，业务逻辑还没开始写团队里有人会写 Python，有人熟悉 Node.js，技术栈统一成本高。

Serverless GPU 方案为 AI 大模型的工程化落地提供了一条轻量级路径。它并非要取代传统的训练集群或高性能算力中心，而是在应用推理层提供了一种更敏捷、更经济的选择。尤其对于处于 MVP 阶段、需要快速验证场景价值的项目，该方案能极大降低技术门槛与资金风险。随着 Serverless 技术的成熟，未来 AI 能力的交付模式将越来越像"调用 API"——开发者无需关心底层算力，只需关注业务

本文介绍了如何使用阿里云OSS和GitHub Actions实现静态前端项目的自动化部署。方案通过GitHub推送代码自动触发构建，利用ossutil工具将dist目录上传至OSS，并配置不同资源的缓存策略。准备工作包括创建OSS Bucket（开启静态网站托管）和RAM子账号。GitHub Actions配置详细说明了工作流步骤，包括代码检出、依赖安装、项目构建和文件上传。常见问题解答了SPA路

本文介绍了一套基于AI大模型和RAG检索增强技术的低成本落地方案，适用于后端工程师、独立开发者和中小企业技术负责人。文章指出2026年AI落地的关键在于如何低成本、低门槛地将模型接入真实业务系统，而非模型能力本身。 方案采用阿里云百炼大模型平台（兼容多种模型）作为核心，结合MCP协议实现工具调用能力，通过函数计算FC实现按量付费的Serverless部署。关键步骤包括：1)开通百炼API；2)搭建

最近大模型应用开发圈子里，Agent 绝对是最热的关键词之一。从自动化办公到智能客服，从代码辅助到数据分析，AI Agent 正在把"大模型能聊天"变成"大模型能干活"。本地能跑通的 Demo，一上生产就各种环境问题模型调用、权限管理、日志监控……基础设施搭了一半，业务逻辑还没开始写团队里有人会写 Python，有人熟悉 Node.js，技术栈统一成本高。

本文介绍如何基于阿里云函数计算和Google ADK框架构建多Agent协同系统。该系统通过搜索Agent、分析Agent和报告Agent的协作，实现自动化竞品分析流水线。各Agent运行在独立函数计算实例上，通过NAS共享存储传递中间数据，具备弹性伸缩能力。文章详细展示了搜索Agent的代码实现，并说明了系统部署方式和实践注意事项，包括框架选择、数据传递方案和成本控制等。这种架构有效解决了单Ag

去年底接了一个需求：给公司内部运营团队搭一个智能助手，要能查数据、调 API、还要能多轮对话。一开始我的方案是自己起一台 ECS，跑 FastAPI + LangChain，把 Agent 的状态存 Redis，感觉挺稳。但维护起来是真的烦。模型调用偶尔超时、服务扩容要手动改配置、偶发的 OOM 问题每次都要 SSH 上去查日志——这些和业务逻辑无关的事情占了我大量时间。后来换到了阿里云的 Age