如何调用AI试衣Plus API接口
相较于AI试衣-基础版（aitryon ），aitryon-plus 在图像清晰度、布料纹理和Logo还原方面表现更为出色，但生成耗时也相应更长，更适用于对生成结果质量有高要求、对实时性要求不高的场景。
Spring Boot集成Spring AI Alibaba调用百炼大模型应用-大模型服务平台百炼-阿里云
阿里云百炼推出的大模型应用，有效解决了大模型在处理私有领域问题、获取最新信息、遵循固定流程以及自动规划复杂项目等方面的局限，显著拓展了其应用范围。本文介绍如何通过Spring AI Alibaba集成阿里云百炼大模型应用（仅支持集成智能体应用和工作流应用）。Spring AI Alibaba智能体应...
MaxCompute AI Function提供低代码、多引擎支持的预定义函数，简化大模型与机器学习推理在大数据场景中的应用。更加便捷的通过SQL或Python调用大模型和机器学习能力。
AI Function是MaxCompute提供的一组面向AI业务场景的预定义函数，将复杂的AI推理操作封装为简洁的SQL或Python算子。用户无需编写底层模型调用代码，即可通过标准SQL或MaxFrame（分布式Python引擎）直接调用大模型或机器学习模型，显著降低用户在数据处理、大数据分析等场景的AI使用门槛。
文章详细介绍了如何在基础会话组件中对接和适配多种 AI 集成资源，包括内置百炼智能体、Dify、自定义大模型等，并提供了资源配置、数据转换逻辑及会话测试的具体操作步骤。
本文将介绍如何使用基础会话组件对接适配魔笔中不同的 AI 集成资源
智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(四)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答和纠错
上几篇内容介绍了基于RAG实现简单的知识库问答功能及优化，本篇文章基于原有功能做下输入内容的纠错。实现的功能是输入一段文字，从本地知识库中检索信息进行比对并提示其中的错误。一、具体的功能实现 代码实现逻辑还是从本地加载知识源数据，进行文本分隔和嵌入，然后存入向量数据库中。相关的代码已经在前几篇文章中有介绍，可以参考。1....
智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(三)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答优化
上一篇介绍了基于RAG实现简单的知识库问答功能，使用了两个向量数据库Chroma和FAISS，测试了功能情况。这篇文章继续优化，引入开源嵌入大模型all-MiniLM-L6-v2，并改造为先用大模型回答，再根据问题关键词从内部知识库查询问答结果。一、嵌入大模型all-MiniLM-L6-v2介绍all - MiniLM - L...
智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(二)结合大模型基于RAG实现本地知识库问答
上一篇介绍了接入大模型输出结果，实现了基本的问答功能。现有大模型都是基于公开资料训练的，搜索垂直专业领域的知识可能会出现问题。本篇文章会基于RAG实现简单的知识库问答功能。一、RAG介绍 RAG（Retrieval Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合了信息检索和大语言模型（...
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