使用LangStudio搭建NL2SQL应用流实现对RDS的自然语言查询-人工智能平台 PAI-阿里云
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“智能SQL生成助手”应用流。该应用流通过获取数据库表的基本信息,将用户输入的问题和数据库表信息传递给大语言模型,生成相应的查询SQL代码。接着执行生成的SQL代码,并返回查询结果。该模板支持阿里云RDS MySQL数据库,开发者可以基于此模板进行灵活扩展和二次开发,从而满足特定场景的需求。
应用流评测
在应用流正式部署上线前,评估应用流在自身业务场景上的效果至关重要。LangStudio提供了一站式应用流评测能力,该能力基于一种新类型应用流:评测流(Evaluation Flow),能从指定维度(评测模板)对应用流评分。
在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
本文以FeatureStore的特征表为例,为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程,帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。
通过EAS一键部署MLLM多模态大语言模型应用
多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model, MLLM)能够同时处理多种模态的数据,将文本、图像、音频等不同类型的信息进行融合,从而更全面地理解复杂的情境和任务。适用于需要跨模态理解与生成的场景。通过EAS,您可以在5分钟内一键部署MLLM推理服务应用,获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用MLLM推理服务。
RAG
本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“Qwen3 + 联网搜索 + RAG的聊天助手”AI应用。该AI应用通过集成实时联网搜索和RAG检索增强,为Qwen3模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库的能力,从而在处理用户输入的问题时,能够结合实时搜索结果和知识库提供更准确的回答。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发,以满足特定场景的需求。
AI与未来医疗:重塑健康管理新格局随着人工智能(AI)技术的飞速发展,医疗行业正迎来一场前所未有的变革。AI不仅在数据分析、诊断支持方面展现出巨大潜力,还在个性化治疗、远程医疗等多个领域实现了突破性进展。本文将探讨AI技术在医疗领域的具体应用及其对未来健康管理的影响。
一、AI在医疗诊断中的应用AI可以通过分析医学影像、实验室结果和电子健康记录等海量数据,辅助医生进行诊断。例如,谷歌开发的深度学习算法在乳腺癌筛查中的准确率已经超过了人类专家。此外,AI还可以通过自然语言处理技术从医生的笔记中提取关键信息,帮助医生做出更准确的诊断。 二、个性化治疗方案的制定利用AI技术,医生可以根据患者的具体...
未来十年人工智能在医疗行业的应用前景分析
随着人工智能技术的快速发展和普及,医疗行业也逐渐开始探索如何将人工智能应用于医疗实践中。未来十年,人工智能在医疗领域的应用前景将变得更加广阔和多样化。首先,人工智能在医学影像诊断领域的应用将变得更加成熟和普及。通过深度学习算法和神经网络技术,人工智能可以帮助医生更准确地识别影像中的异常情况,提高诊断的准确性和效率。这将大大缩短...
人工智能在医疗行业的应用与挑战
随着科技的迅速发展,人工智能技术在医疗领域的应用正日益成为现实。从辅助医学影像诊断到协助个性化治疗,人工智能技术正在为医疗行业带来革命性的变革。本文将就人工智能在医疗领域的应用现状、优势和挑战进行探讨。首先,人工智能在医学影像诊断领域的应用已经取得了长足的进步。传统的医学影像诊断受制于医生的个人经验和专业知识,往往存在主观性和误诊率较高的问...
未来十年人工智能在医疗行业的应用前景分析
随着医疗技术的日新月异,人工智能作为一种强大的技术工具已经开始在医疗行业中得到广泛应用。首先,人工智能在医疗影像诊断方面表现出色,通过深度学习算法可以帮助医生快速准确地诊断出疾病,提高了医疗诊断的精准度和效率。此外,人工智能还可以应用于药物研发领域,通过大数据分析和模拟实验,加速新药的研发过程&#x...
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