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AI Agent越用越笨?阿里云AnalyticDB「AI上下文工程」一招破解!
AI上下文工程是优化大模型交互的系统化框架,通过管理指令、记忆、知识库等上下文要素,解决信息缺失、长度溢出与上下文失效等问题。依托AnalyticDB等技术,实现上下文的采集、存储、组装与调度,提升AI Agent的准确性与协同效率,助力企业构建高效、稳定的智能应用。
AI Agent越用越笨?阿里云AnalyticDB「AI上下文工程」一招破解!
AI 上下文工程是管理大模型输入信息的系统化框架,解决提示工程中的幻觉、上下文溢出与信息冲突等问题。通过上下文的采集、存储、加工与调度,提升AI推理准确性与交互体验。AnalyticDB PostgreSQL 版提供增强 RAG、长记忆、Supabase 等能力,助力企业构建高效、稳定的 AI 应用。
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15天前
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探究ClickHouse数据库的Mutation机制
ClickHouse的Mutation机制提供了一种高效的方式来处理大数据集上的修改操作。然而,需要注意的是,由于其异步和资源密集的特性,应当谨慎地进行规划和优化,以确保系统的整体性能。通过合理地使用Mutation操作,可以在保证数据一致性的同时,有效地管理和分析大规模数据集。
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16天前
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来自: 数据库
Apache Doris 内部数据裁剪与过滤机制的实现原理 | Deep Dive
本文展示了 Apache Doris 中,谓词过滤、LIMIT 数据裁剪、TopK 数据裁剪、JOIN 数据裁剪四种数据裁剪方式的实现策略。目前,Apache Doris 通过这四类高效的数据裁剪策略极大提升了处理数据的效率。
结合MCP 赋能可视化 OLAP 智能体应用
在数字化转型加速的背景下,企业面临数据利用率低、分析流程复杂等挑战。本文介绍基于阿里云 PolarDB 和百炼大模型的 MCP 协议智能分析方案,通过自然语言实现“对话即分析”,降低数据使用门槛,提升业务决策效率。方案结合云原生数据库与大模型能力,实现从数据查询到可视化分析的端到端自动化,助力企业快速构建智能分析应用。
OLAP or OLTP该怎么选?数据库系统如何搭建?
本文深入解析了OLTP与OLAP的本质区别及适用场景,结合实际案例,帮助读者理解如何根据业务需求选择合适的数据库系统,并介绍了HTAP的优劣势,助力企业构建高效数据架构。
如何开发一套门店业绩上报管理系统?(附架构图+流程图+代码参考)
门店业绩上报管理系统通过统一数据口径,实现门店销售、客流、目标完成情况的自动化上报、审核与分析,提升数据准确性与管理效率。系统支持多维度分析、目标比对与预警,助力管理层快速决策,优化营销与补货策略。
如何开发门店业绩上报管理系统中的统计报表板块?(附架构图+流程图+代码参考)
门店业绩上报管理的核心在于统一数据口径、实现自动化统计,并将数据转化为可落地的运营动作。本文详解了如何构建高效的数据统计报表系统,涵盖总体架构、业务流程、核心功能、开发技巧及三大代码模块(DDL+ETL、后端、前端),助力企业提升运营效率与决策精准度。
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2月前
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来自: 数据库
智能运维与数据治理:基于 Apache Doris 的 Data Agent 解决方案
本文基于 Apache Doris 数据运维治理 Agent 展开讨论,如何让 AI 成为 Doris 数据运维工程师和数据治理专家的智能助手,并在某些场景下实现对人工操作的全面替代。这种变革不仅仅是技术层面的进步,更是数据运维治理思维方式的根本性转变:从“被动响应”到“主动预防”,从“人工判断”到“智能决策”,从“孤立处理”到“协同治理”。
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2月前
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来自: 数据库
Apache Doris 实时更新技术揭秘:为何在 OLAP 领域表现卓越?
Apache Doris 为何在 OLAP 领域表现卓越?凭借其主键模型、数据延迟、查询性能、并发处理、易用性等多方面特性的表现,在分析领域展现了独特的实时更新能力。
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