恒生电子申请数据处理方法及装置专利,缩短异常数据库的异常恢复...
利用热数据链表快速确定作为热点数据的目标热数据块。直接将目标热数据块加载至内存空间,从而缩短异常数据库的异常恢复时间,提高用户的使用体验。
天云数据CEO雷涛:大模型连接数据库 为数智化提供高价值数据
要实现数智化,大模型需要连接价值密度最高、逻辑性强、动态且鲜活的数据,这些数据都跟生产经营的交易相关,比如股票信息、金融账户、医院里挂号信息,我们知道这些数据都不在静态的文档、文献或报告里,而是在数据库里。但是目前大模型所依赖的数据资源局限于静态文献中的知识,这在一定程度上限制了其对于高价值数据...
数据要素×文化旅游怎么做,8个典型案例详解!
基于大模型Agent技术和大模型知识库的能力,将客户海量知识数据全方位学习,并基于大模型进行自然语言理解等,从而为游客提供智能化、高效化、精准化的文旅服务。3.基于数字人形象的宣传介绍和引导,提升自身品牌价值通过提供高质量的AI导游导览服务,AI导游可以吸引更多的游客,从而增加旅游景区的收入。同时,AI导游还可以提...
【数智化人物展】天云数据CEO雷涛:大模型连接数据库 为数智化提供...
3、大模型连数据库是强高并发任务,底层HTAP数据库是最佳选项。数据仓库里的批处理操作演变成了高并发的交互性、实时性内容。所以这底层的数据库不是一个简单的NewSQL就能完成的而是需要HTAP这样的同时拥有TP的高并发能力、AP的海量数据快速响应能力。数据仓库发展了这么多年,技术上大多以大规模并行处理(MPP)、内...
微软Excel 集成 Python 近一年,开发者:新手慎用,限制过多!
我主要使用Jupyternotebooks完成一些交互式数据分析或尝试一些渐进的操作。你在一个单元格中输入几行代码,按Shift+Enter计算单元格,查看中间结果,然后继续下一个单元格。然而,在Excel中使用Python时,我看不到单元格的输出,所以我必须:将单元格类型从对象改为值。这个操作一般是不可能的,因为你需要确保单元格...
向量数据库在大模型中扮演什么角色
三、向量数据库的重要性向量数据库是大模型的记忆与灵魂,对于解决大模型的“幻觉”问题至关重要(www.e993.com)2024年7月13日。随着AI技术的不断发展,大模型在各个行业的应用场景不断增加,需要处理的多模态数据也日益复杂。向量数据库作为AI理解世界的通用数据形式,将在多个领域发挥关键作用。在未来,多模态向量化将成为向量数据库的重要趋势。
星瑞格国产数据库SinoDB“的进阶之路”
3、如何对海量复杂的数据进行高效查询:具体的场景化应用中,往往涉及到复杂的数据查询、聚合和分析操作,因此国产数据库需要支持高效的查询执行计划生成和优化,以减少查询时间、提升查询性能。4、在多类数据混合处理的应用场景下无法表达和处理复杂的业务数据模型、不同类型数据间难以关联、数据处理效率低和数据一致性等问...
向量数据库=AIGC基石?让子弹飞一会儿 | ToB产业观察
首先在数据层面,向量作为一个新型数据处理单元,其数据量达到了一定规模,需要一个专用的管理系统,对管理的复杂度如分布式、高可用性、数据的一致性和备份等要求也越来越高。其次,数据库系统的研究者和工程师们不断改进和优化向量数据库的存储引擎、索引结构和查询算法,提高了向量数据的存储效率和查询性能。
专访LanceDB 创始人:多模态 AI 需要下一代数据基建
键值对(Key-Value)查询是一种简单而高效的数据检索方式。每条记录都由一个唯一的键(Key)和对应的值(Value)组成。查询时只需提供键,数据库就能快速定位并返回相关联的值,非常适合处理海量数据下的点查询操作。以上两种方式都并非为非结构化、多模态数据的场景设计,兼容性不好。
临床决策支持系统该怎么用
系统只是基础,里面所用到的知识、患者数据要医院自己填充。大数据是医疗信息化走向人工智能必不可少的一环,如何利用大数据创造价值是大家的关注点所在。在扩大数据库搜索范围的同时,建议对CDSS进行更有针对性的医学逻辑思维训练、条件权重分析训练,让其能真正看懂病历、读懂医学文献,更好地服务于临床。