文章目录一、前提准备1.阿里云账号2.开通录音识别服务3.获取APIKey和AccessToken二、阿里云录音识别API的主要功能介绍三、完整代码流程1.导入依赖库2.设置环境变量3.生成Token4.上传文件并发起识别请求4.1请求4.2请将'{api-key}'替换为你的apikey，'{ta

作者：肯梦本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的EmbeddingAPI[2]，来从0到1构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于OSS文本文档动态插入数据，进行实时的文本

AI文本转语音+语音转文本1.引言2.实例2.1文本转语音2.2文字合成语音2.3语音转文字2.4使用热词库2.5完整代码3.总结1.引言在AI领域，文本转语音和语音转文本技术已经取得了显著的进展。这些技术在许多领域都有广泛的应用，如语音助手、实时弹幕、通话检测等。本文我们使

本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope将图片转换为向量，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。模型服务灵积DashScope，通过灵活、易用的模型API服务，让各种模态模型的能力，都能方便的为AI开发者所用。通过灵积API，开发者不仅可以直接集成大模型的强大能力，也可以对模型进

本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope进行多模态向量生成，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。模型服务灵积DashScope，通过灵活、易用的模型API服务，让各种模态模型的能力，都能方便的为AI开发者所用。通过灵积API，开发者不仅可以直接集成大模型的强大能力，也可以对模型

深入解析DashScopeEmbeddings：打造智能文本分析利器1.引言在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，文本嵌入（TextEmbeddings）是一项核心技术，它能将文本转换为密集的向量表示，为下游任务如文本分类、相似度计算和信息检索等提供基础。本文将深入探讨DashScopeEmbeddings，这是一个强

5.多模态5.1.图片分析5.1.1.介绍通义千问VL(Qwen-VL)是阿里云研发的大规模视觉语言模型（LargeVisionLanguageModel,LVLM），可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出，支持中文多模态对话及多图对话，并具有更好的性能，是首个支持中文开放域的通用定位模型和

前言通义千问在线AI助手：https://tongyi.aliyun.com/qianwen/通义千问官网文档地址：https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/（通义千问2024.4.26更新模型的API-KEY收费，非限时免费开放模型，有使用Token数量的限制）支持python3.8或以上版本配置流程1

概述基于大模型做一个知识库，可以自己搭建一个本地大模型，然后做RAG.将知识库库进行向量化查询根据向量查询知识库将知识库作为提示词丢给大模型，大模型处理后返回结果在本地部署大模型，资源要求比较高，还需要做程序定制。阿里云百炼方案我们可以在阿里云百炼开通一个大模型，它

本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope将图片转换为向量，并入库至向量检索服务。DashVector中进行向量检索。，通过灵活、易用的模型API服务，让各种模态模型的能力，都能方便的为AI开发者所用。通过灵积API，开发者不仅可以直接集成大模型的强大能力，也可以对模型进行训练微调，实现模型

阿里云的TTS比较便宜，效果比不了开源克隆的那种，比纯机器人效果好一点点阿里云samberthttps://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/quick-start-13Sambert系列模型1万字1元，每主账号每模型每月3万字免费创建API-KEYhttps://dashscope.console.aliyun.com/apiK

本教程在前述教程（DashVector+ModelScope玩转多模态检索）的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。DashVector+ModelScope玩转多模态检索行车记录仪ONE-PEA

MicrosoftWindows[版本10.0.22631.3296](c)MicrosoftCorporation。保留所有权利。//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////>pipinstallFlaskRequirementalreadysatisfied:Flaskind:\python\lib\site-pa

上周我们发布了与AI应用开发相关的第1个开源小项目——DashScopeSDKfor.NET，今天我们再发布一个开源小项目——SemanticKernel.DashScope，今天这个项目才是主角，因为我们想基于SemanticKernel开发大模型应用。首先分享几个与SemanticKernel与DashScope相关的消息：Ja

今年我们有一个眼高手低的计划，打算基于SemanticKernel+DashScope(阿里云模型服务灵积)+Qwen(通义千问大模型)，结合园子已有的产品与应用场景，开发面向开发者的AI应用，并将整个过程与大家分享。目前处于准备阶段，这篇博文分享的是遇到的第一个问题，并由此发起一个小开源项目

one-api相当于是一个兼容OpenAIapi的api网关（针对api的反向代理），借助one-api可以通过已有的OpenAI客户端调用非OpenAI大模型的api，比如通义千问。DashScope是阿里云提供的模型服务灵积的英文名称，这里通过调用DashScopeapi使用通义千问qwen-max大模型。以容器

SemanticKernel内置的IChatCompletionService实现只支持OpenAI与AzureOpenAI，而我却打算结合DashScope(阿里云模型服务灵积)学习SemanticKernel。于是决定自己动手实现一个支持DashScope的SemanticKernelConnector——DashScopeChatCompletionService，实现

在昨天的博文中，我们通过SemanticKernel调用了自己部署的通义千问开源大模型，但是自己部署通义千问对服务器的配置要求很高，即使使用抢占式按量实例，每次使用时启动服务器，使用完关闭服务器，也比较麻烦，而且越高级的大模型对服务器的配置越高。所以昨天的博文中使用了很低级的Qwen-7B