数据中台初探与应用实践(2)

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
简介: 数据中台初探与应用实践(2)

3 

哪些企业需要数据中台


image.png


嘉宾认为:

企业有一定的信息化基础,但存在较多的业务数据的孤岛,需要数据整合分析

企业有数字化转型需求,需要通过精细化运营提升效率

企业是跨多个领域业务线的集团架构,有丰富的标签维度和大量的数据应用场景

四、什么时候要建数据中台


4 

什么时候要建数据中台


image.png


5 

建数据中台的成本


image.png


6 

如何建数据中台


image.png


嘉宾观点:可见是数据资产化,可用是数据产品化和服务化,可运营是要打造数据价值转换的闭环

建议原则:

尽量兼容原各业务线系统,避免推倒重来(开源兼容)

先拿新的业务线作为试点,再大面积推广(快速试错)

先使用的业务线,提供更高的容错度和激励(鼓励创新)


image.png



相关实践学习
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储,保障企业数据隐私安全。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
3天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
深入解析大数据核心概念:数据平台、数据中台、数据湖与数据仓库的异同与应用
深入解析大数据核心概念:数据平台、数据中台、数据湖与数据仓库的异同与应用
|
13天前
|
人工智能 异构计算
基于PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
【8月更文挑战第7天】基于PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
|
16天前
|
数据采集 自然语言处理 语音技术
LangChain进阶:创建多模态应用
【8月更文第4天】随着自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 技术的不断发展,多模态应用变得越来越普遍。这些应用结合了文本、图像、音频等多种数据类型,以增强用户体验并解决复杂的问题。LangChain 作为一款强大的工具链,可以很好地支持多模态数据的处理,从而开发出具有高度互动性和实用性的应用。
26 1
|
16天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
LangChain在个性化内容生成中的实践
【8月更文第3天】随着人工智能技术的发展,个性化内容生成已经成为许多应用的核心竞争力。LangChain 是一种开源框架,旨在简化语言模型的应用开发,尤其是针对自然语言处理任务。本文将探讨 LangChain 如何帮助开发者根据用户的偏好生成定制化的内容,从挑战到实践策略,再到具体的案例分析和技术实现。
17 1
|
16天前
|
存储 缓存 自然语言处理
LangChain在构建智能文档检索系统中的应用
【8月更文第3天】随着大数据时代的到来,企业和组织积累了大量的文档资料。如何有效地管理和检索这些文档成为了一个重要的问题。传统的关键词搜索虽然简单,但在面对复杂查询和模糊匹配时显得力不从心。LangChain 是一个强大的框架,旨在帮助开发者构建文本生成应用程序,它能够利用最新的自然语言处理技术来理解和响应自然语言查询。本文将探讨如何利用 LangChain 构建一个能够理解和响应自然语言查询的文档检索系统。
27 0
|
30天前
|
自然语言处理 数据库 计算机视觉
数据库ADB-PG问题之向量检索特点和应用场景如何解决
数据库ADB-PG问题之向量检索特点和应用场景如何解决
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 API
大模型应用框架-LangChain(一)
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月,它是围绕LLMs(大语言模型)建立的一个框架,LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言,GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表,国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs,它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口,把LLMs相关的组件“链接”在一起,简化LLMs应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用。 LangChain目前有两个语言的实现:python、nodejs。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 前端开发
大模型应用框架-LangChain(二)
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月,它是围绕LLMs(大语言模型)建立的一个框架,LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言,GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表,国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs,它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口,把LLMs相关的组件“链接”在一起,简化LLMs应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用。 LangChain目前有两个语言的实现:python、nodejs。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能
【LangChain系列】第九篇:LLM 应用评估简介及实践
【5月更文挑战第23天】本文探讨了如何评估复杂且精密的语言模型(LLMs)应用。通过创建QA应用程序,如使用GPT-3.5-Turbo模型,然后构建测试数据,包括手动创建和使用LLM生成示例。接着,通过手动评估、调试及LLM辅助评估来衡量性能。手动评估借助langchain.debug工具提供执行细节,而QAEvalChain则利用LLM的语义理解能力进行评分。这些方法有助于优化和提升LLM应用程序的准确性和效率。
444 8
|
3月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
【LangChain系列】第八篇:文档问答简介及实践
【5月更文挑战第22天】本文探讨了如何使用大型语言模型(LLM)进行文档问答,通过结合LLM与外部数据源提高灵活性。 LangChain库被介绍为简化这一过程的工具,它涵盖了嵌入、向量存储和不同类型的检索问答链,如Stuff、Map-reduce、Refine和Map-rerank。文章通过示例展示了如何使用LLM从CSV文件中提取信息并以Markdown格式展示
149 2

热门文章

最新文章