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。
探索人工智能在图像处理中的应用
在数字化时代，图像成为了信息传递的重要载体。随着人工智能技术的飞速发展，其在图像处理领域的应用也日益广泛，从简单的图像编辑到复杂的视觉识别任务，AI技术正以前所未有的速度推进这一领域的创新。首先，让我们看看AI是如何优化图像质量的。传统的图像增强技术往往依赖于固定的算法，而AI的介入使得图像处理更加智能化。例如&...
《中国人工智能学会通讯》——8.6 鸽群优化在图像处理中的应用
8.6 鸽群优化在图像处理中的应用 Duan et al [9] 将鸽群优化用于回声状态神经网络的参数优化，并将该改进后的递归神经网络算法用于图像复原，该图像复原算法可用于模糊图像复原和噪声图像复原。回声状态神经网络是一种递归神经网络，参数选择对该神经网络的性能有很大影响。首先使用正交设计策略初始化鸽群优化参数，通过对用不同程度和不同类型退化的图像进行复原以测试该图像复原算法的性能，并与多种其他....
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