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AI 时代的数据通道:云消息队列 Kafka 的演进与实践

作者:家泽 本文整理自 2025 年云栖大会阿里云智能集团产品专家刘尧的主题演讲《AI 时代的数据通道:云消息队列 Kafka 的演进与实践》 前言 随着 AI 业务的蓬勃兴起与发展,Apache Kafka 作为数据流的关键入口与通道,在企业智能化转型中的核心价值日益凸显。非常荣幸能够在 2025 云栖大会上,系统性地回顾并分享云消息队列 Kafka 版在过去一年所取得的产品技术演进与行业实践成果。作为承载海量消息的核心基础设施,云消息队列 Kafka 版通过在架构创新、性能优化与生态融合等方面的突破性进展,为企业构建实时数据驱动的应用提供了坚实支撑,持续赋能客户业务创新。 云消息队列 Kafka 版的演进路线 自 2018 年基于 RocketMQ 内核支持 Kafka 协议以来,云消息队列 Kafka 版的产品演进始终以低成本、稳定可靠、丰富生态作为核心目标。 2023 年,我们发布了 Kafka V2 版本,100% 兼容 Apache Kafka 开源版本,并支持跨可用区的容灾能力。此阶段,我们重点打磨产品稳定性,解决客户升、降配,或节点异常宕机时,数据负载因资源消耗过大、I...

LLM 应用评估综合指南(多轮对话系统、RAG、AI Agent)

编者按: 随着大语言模型应用从简单的文本生成,发展到复杂的多轮对话机器人、检索增强生成(RAG)系统乃至智能体(Agent),我们应如何科学、有效地评估它们的性能,确保其稳定可靠? 我们今天为大家带来的文章,作者的观点是,对现代 LLM 应用的评估,必须超越传统的 NLP 评估指标,转向一个分场景、系统化的评估体系,综合运用新兴的评价指标与自动化框架,从而全面地衡量系统的综合表现。 作者系统梳理了从传统 NLP 评估指标(如 BLEU、ROUGE)到现代 LLM 基准测试(如 MMLU)的演进,并重点阐释了"LLM-as-a-judge"这一新兴评估范式。文章进一步深入探讨了多轮对话系统、RAG 系统及智能体的关键评估维度,并对比了主流评估框架(如 RAGAS、DeepEval、OpenAI Evals)的功能差异与适用场景,为开发者构建可靠、可追踪的 LLM 应用提供了清晰指引。 作者 | Ida Silfverskiold 编译 | 岳扬 Agentic AI 评估主要在于测试 LLM 应用,以确保其表现稳定。 这或许不是很吸引人的话题,但正受到越来越多企业的重视。因此,有必要深入...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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