大模型应用设计思考:大模型+bi,TFlowAI如何让大模型来检索数据
(2)理解表结构:让模型知道从那张表中获取相关的数据。通过补充表+字段的方法,让模型知道数据库中有哪些表,从而推测要用到哪些表比如表结构理解输出:模型反写:想要了解从官网注册的用户,最终购买产品的比例。计算规则:官网线索客户成交数/官网线索数,要统计从线索表中筛选来源为“官网”的线索数,统计从成交订单中筛...
AI Agent深度调研:设计一个QQ机器人
特点:这一阶段的重点是利用专业知识库来辅助决策,模拟专家的思维过程。案例:MYCIN是一个著名的医学诊断系统,它利用专家知识来诊断感染并推荐治疗方案。DENDRAL是一个化学领域的专家系统,用于推断分子结构。此外,CLIPS和PROLOG等工具和语言也促进了专家系统的发展。4.机器学习与数据挖掘阶段(1990s-2000s)特点:机器...
基础模型、长文本、数据库、应用落地……一篇文章读懂今天大模型...
Jerry首先指出,向量数据库的概念已经出现和发展了五六年,并且在业界已经有了广泛的实践和开源尝试。他提到,自从2015年到2018年间向量检索算法取得了显著进步以来,这一领域的需求和演进一直在增长。在解释向量和向量检索的基本概念时,Jerry强调了向量在表示非结构化数据特征方面的重要性。他提到,通过深度学习模型,可以将...
深度剖析字节Coze/扣子
知识库:知识库的作用是让模型获得并学习更多的专业知识,从而能够解决一些专业问题,在解决一些垂直应用场景,提供知识库是非常有必要的,因此知识库也是构建智能体的第三个重要技能;目前平台支持本地文档、网页链接、笔记、在线文档、数据表、图片等格式的知识库上传;工作流:对于那些需要通过一系列流程、规划才能实现的AI...
如何做好架构设计,架构设计有章可循吗?
架构设计,是多阶段还是多视图?架构设计首先是“多阶段的”,我们将架构设计划分成多个阶段,在每个阶段中才会考虑”视图“这个维度。架构设计的三个阶段阶段一、预备阶段预备阶段的目标:全面理解需求,把握需求特点,确定架构设计驱动力。在预备阶段,我们需要全面的梳理与理解需求,不放过任何一个需求细节。同时...
在线答题小程序:从设计到运营的完整指南
有效的数据库结构设计和实现可以确保数据的安全性,提供高速查询和数据操纵,促进数据一致性和引发高效的维护(www.e993.com)2024年9月8日。编写后端逻辑和服务器端代码服务器端编程,又称后端编程,是开发网络应用所必须的工作之一。大至整个互联网,小至一个企业的内部网络,服务器端代码都是必须的。后端逻辑一般指的是数据处理和业务逻辑,例如...
小步快跑,数据库持续敏捷迭代|爱分析报告
进一步,云计算中的无服务架构(Serverless)技术和服务模式逐渐成熟,其极致的可扩展性和资源细粒度自动控制的特点,使Serverless成为云厂商的重点布局。此外,大数据、IoT技术的快速发展,使企业数据体量呈爆炸式增长,同时带来异常丰富的数据类型,如时序、GIS、图像、视频、文本等数据类型日益丰富,推动图数据库、时序数据库、...
对话北大邹磊:要以发展的眼光看图数据库的挑战和机遇
首先,我们要明确图数据库与传统的关系型数据库(如Oracle)在应用场景上是有较大差异。关系型数据库的应用场景很明确,而目前图数据库的应用场景需要结合行业特点和客户痛点问题进行挖掘和探索,各个行业应用场景都不相同,如在金融行业,图数据库的应用场景就包括风控、反洗钱、客户关系挖掘等等。但是这并不意味着图数据库...
大数据领域架构设计全面解析
1.数据收集(DataCollection):数据可以来自各种来源,如社交媒体、传感器、日志文件、在线交易等。数据可以是结构化的(如数据库表)、半结构化的(如XML、JSON文件)或非结构化的(如文本、图片、视频)。2.数据存储(DataStorage):选择合适的存储解决方案来容纳大数据,如HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、云...
IMRD 结构,实证性论文的通俗易懂讲解,通俗易懂的方式
(4)结果,研究材料所产生的结果,比如材料某种特性数据、设计的效果数据、计算机科学里面模型,等等。(5)讨论,基于结果进行推论;(6)结论,对全文的总结,有时与讨论部分合并在一起。如果独立作为一个部分,那么IMRD就演化成IMRDC。但在有些论文中,研究方法和材料颠掉过来。先是研究方法,后是研究材料。