「系统分析」共找到 2728 篇相关文章

产品应用8

AI × 老旧系统:Vibe Coding 构建 AI 迁移工具,实现 10x 端到端智能迁移

文章指出老旧系统现代化复杂且需大量人工,AI 编程工具和 Vibe Coding 带来新可能。介绍 6R 策略、绞杀模式等迁移方法,还阐述 AI 在系统分析评估、代码转换等方面的应用,最终目标是打造闭环 AI 迁移 Agent。

phodal
产品应用7

大模型系统提示词逆向(2)—— Cursor

作者研究大模型提示词注入时,用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因,还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。

AI Reading Hub
推荐文章8

企业级消息系统构建指南

文章介绍企业级消息系统构建,阐述概念、价值、典型场景,对比主流开源系统如 Kafka、Pulsar 等。通过腾讯、华为等企业实践展示选型与优化,还提及运维保障,指出未来消息系统在 AI 领域机遇与挑战。

InfoQ
产品应用7

一站式智能分析引擎,快速构建企业级数据分析 Agent

在数据驱动的商业环境中,传统数据分析流程有诸多局限。本文介绍基于阿里云实时数仓 Hologres 和阿里云百炼的联合方案,结合 Function AI 平台,可构建企业级数据分析 Agent,实现端到端加速。

阿里云开发者
推荐文章8

AI Agent 记忆系统:从短期到长期的技术架构与实践

随着 AI Agent 应用发展,记忆系统成为构建实用 AI Agent 系统的关键技术。文章介绍了记忆基础概念、Agent 框架集成记忆系统的架构,阐述了短期记忆的上下文工程策略和长期记忆技术架构及集成,还分析了行业趋势与产品对比。

阿里云开发者
算法论文8

HaluMem:让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准

过去一年,AI Agent的‘记忆能力’成热门话题,但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem,它能精准定位幻觉来源,评估主流记忆系统,为构建可靠记忆系统提供方向。

PaperAgent
产品应用7

我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的?

作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事,介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法,还提到该方法的效果及局限性 。

宝玉AI
产品应用7

Harness Engineering实践,做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统

作者分享搭建小平台实现全自动化评测与系统优化的实践,包括创建评测任务、集、报告等,通过钉钉文档、绘报等案例展示操作,还能自动优化系统,不过需系统UI规范、AI Coding含量高。

阿里云开发者
推荐文章7

评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势

文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈,如语义膨胀、信息密度不均等;阐述Agent间协同结构演化,包括松耦合编排、语义协同等;还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。

AIGC开放社区
推荐文章7

优化搜索系统:平衡速度、相关性和可伸缩性

这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲,探讨搜索系统优化。以优步外卖为例,分析其在数据索引、检索和排名方面挑战,介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响,还提及架构、分片技术等内容。

InfoQ