通过阿里云Milvus与通义千问实现多模态搜索
本文通过代码示例展示了如何结合阿里云向量检索服务Milvus与通义千问VL大模型，以提取图片特征，并利用多模态Embedding模型实现高效的多模态搜索，涵盖了以文搜图、以文搜文、以图搜图以及以图搜文等多种检索方式。
通过阿里云Milvus与通义千问VL大模型，快速实现多模态搜索
本文主要演示了如何使用阿里云向量检索服务Milvus版与通义千问VL大模型，提取图片特征，并使用多模态Embedding模型，快速实现多模态搜索。 基于灵积（Dashscope）模型服务上的通义千问 API以及Embedding API来接入图片、文本等非结构化数据Embedding为向量的能力。 通义千问VL大模型介绍《通义千问VL API详情》 通义多模...
通过阿里云Milvus和通义千问快速构建定制知识库问答系统
本文展示了如何使用阿里云向量检索Milvus和百炼提供的通义千问大模型能力，快速构建一个基于专属知识库的问答系统。在示例中，我们通过接入百炼提供的通义千问API及文本嵌入（Embedding）API来实现LLM大模型的相关功能。
阿里云通义千问发布多款AI大模型 多模态、长文本能力全面升级！
近日，阿里云旗下的通义千问发布性能强大的旗舰版Qwen2.5-Max，并开源升级版视觉理解模型Qwen2.5-VL以及支持百万token长文本处理的Qwen2.5-1M，不仅展现了通义千问在大模型前沿技术领域的探索成果，更为开发者和企业提供了有力的技术支持。 旗舰版Qwen2.5-Max：对MoE模型最新探索成果 通义千问旗升级版舰版模型Qwen2.5-Max...
通过阿里云Milvus与PAI构建大模型RAG对话系统
阿里云Milvus现已无缝集成于阿里云PAI平台，一站式赋能用户构建高性能的RAG（Retrieval-Augmented Generation）对话系统。您可以利用Milvus作为向量数据的实时存储与检索核心，高效结合PAI和LangChain技术栈，实现从理论到实践的快速转化，搭建起功能强大的RAG解决方案。
使用阿里云c8i实例部署Qwen-7B-Chat进行AI对话
本文以搭建AI对话机器人为例，介绍如何使用基于英特尔CPU的c8i实例，基于xFasterTransformer框架部署Qwen-7B-Chat语言模型。
如何使用阿里云通义千问大模型能力，通过Python客户端调用DashScope服务？
如何使用阿里云通义千问大模型能力，通过Python客户端调用DashScope服务？
使用PostMan请求阿里云通义千问大模型
1、API详情 2、已开通服务并获得API-KEY：开通DashScope并创建API-KEY。 3、单轮对话 ...
终于通过啦! 我拿到了阿里云【通义千问】大模型AI测试体验资格啦!
个人主页 极客小俊✍ 作者简介：web开发者、设计师、技术分享博主 希望大家多多支持一下, 我们一起进步！ 如果文章对你有帮助的话，欢迎评论 点赞 收藏 加关注 通义千问 是什么? 通义千问，是阿里云推出的一个超大规模的AI语言模型 跟大家目前使用的ChatGPT非常类似 它也可以帮助我们完成一些语言对话、文案创作、逻辑推理、代码开发等等操作! 如何申请通义千问 测试体验资格...
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通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型，凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架，实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
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