云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版

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一文读懂数据中台和数据仓库的区别
本文深入解析了“数据中台”与“数据仓库”的区别,从定义、功能、架构设计、数据处理、应用场景等多个维度进行对比,帮助企业更清晰地理解二者的核心差异与适用场景。数据仓库重在存储与分析历史数据,服务于高层决策;数据中台则强调数据的实时处理与服务化输出,直接赋能一线业务。文章还结合企业规模、业务需求与技术能力,给出了选型建议,助力企业在数字化转型中做出更科学的选择。
构建可扩展的 AI 应用:LangChain 与 MCP 服务的集成模式
本文以LangChain和文件系统服务器为例,详细介绍了MCP的配置、工具创建及调用流程,展现了其“即插即用”的模块化优势,为构建复杂AI应用提供了强大支持。
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12月前
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ADB各种操作指令详解大汇总
这篇文章提供了ADB(Android Debug Bridge)的详细操作指令汇总,包括设备管理、应用操作、日志查看、文件操作、屏幕截取与录制、Shell命令使用等。
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】实战案例6:利用大模型进行文本总结的方法探索,文本Token超限怎么办?
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Vector | Graph:蚂蚁首个开源Graph RAG框架设计解读
引入知识图谱技术后,传统RAG链路到Graph RAG链路会有什么样的变化,如何兼容RAG中的向量数据库(Vector Database)和图数据库(Graph Database)基座,以及蚂蚁的Graph RAG开源技术方案和未来优化方向。
精通RAG架构:从0到1,基于LLM+RAG构建生产级企业知识库
为了帮助更多人掌握大模型技术,尼恩和他的团队编写了《LLM大模型学习圣经》系列文档,包括《从0到1吃透Transformer技术底座》、《从0到1精通RAG架构,基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》和《从0到1吃透大模型的顶级架构》。这些文档不仅系统地讲解了大模型的核心技术,还提供了实战案例和配套视频,帮助读者快速上手。
Agno:18.7K Star!快速构建多模态智能体的轻量级框架,运行速度比LangGraph快5000倍!
Agno 是一个用于构建多模态智能体的轻量级框架,支持文本、图像、音频和视频等多种数据模态,能够快速创建智能体并实现高效协作。
向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍
在人工智能领域,有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用,如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究,数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同,向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据,可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
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