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。
探索人工智能中的强化学习：原理、算法及应用
在人工智能的广阔领域中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）以其独特的学习方式和广泛的应用前景，逐渐成为研究的热点。强化学习通过让智能体（Agent）在与环境的交互中学习最优策略，模拟了生物体在复杂环境中通过试错法学习生存技能的过程。本文将深入探讨强化学习的基本原理、核心...
探索人工智能中的强化学习：原理、算法与应用
在人工智能的广阔领域中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）以其独特的学习方式和广泛的应用前景，正逐渐成为研究与实践的热点。强化学习是一种通过试错法来学习最佳行为策略的机器学习方法，它模拟了生物体在环境中通过不断尝试和学习来适应和优化的过程。本文将深入探讨强化学习的基本原理、核心算法以及其在现实世界...
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