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我不是游客啊1
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  • 回答了问题 2025-09-03

    如何让 Dify on DMS 助力智能应用开发？

    传统开发中最大的痛点在于数据与AI能力割裂，导致质检效率低、响应慢。Dify 通过集成数据处理与AI分析，实现了从数据到质检的自动化闭环，大幅提升效率。体验 Dify on DMS 后，感受到其实时分析和智能识别的实用性，建议未来可支持更多自定义规则，适配不同业务场景。
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  • 回答了问题 2025-09-02

    “数据超人”MCP工具，到底是怎么让数据‘燃’起来的？

    体验了MCP赋能的可视化OLAP方案，确实感受到了从数据到洞察的流畅转换。SQL自动生成和图表推荐很实用，降低了技术门槛，适合业务人员直接参与分析。建议未来能支持更多自定义图表类型，增强灵活性。整体体验高效，值得推荐！
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  • 回答了问题 2025-08-13

    Kimi-K2-Instruct 开了挂一般的推理和调用，底层魔法是什么？

    Kimi K2 的推理速度确实快，工具调用也很顺手，尤其是处理复杂逻辑时表现很稳。API 集成简单，零成本试用的门槛对开发者很友好。不过万亿参数模型的资源消耗还是有点猛，适合需求明确的场景。整体体验超出预期，尤其是非技术用户也能快速上手
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  • 回答了问题 2025-08-05

    如何利用 AI 提升数据库运维效率？

    AI运维工具的能力与边界 作为一个常年和数据库打交道的DBA，我真心希望AI运维工具能解决几个痛点： 精准预测而非“狼来了”：现在的监控工具经常误报，搞得大家麻木了。AI应该结合历史数据和业务特征，减少误报，比如区分开“双11的流量高峰”和“异常流量”。 根因定位要“说人话”：别只给一堆指标和日志，最好直接告诉我“PolarDB的CPU飙高是因为某条SQL没走索引，建议优化xxx”。 动态调参敢不敢再聪明点？比如根据业务高低峰自动调整连接池大小，而不是让我半夜爬起来改配置。 AI的边界： 高危操作必须人工确认：比如删库、主从切换、批量修改生产数据。AI可以建议，但最终得人点头。 复杂业务场景要谨慎：像分库分表策略、跨机房迁移，AI可能不懂业务背后的“潜规则”（比如某个表是财务专用，动不得）。 对DAS Agent的体验建议试用完发现几个亮点： 工单知识库确实有用：以前遇到“死锁”得翻内部Wiki，现在直接关联到类似案例，省时间。 自动优化建议比较接地气：比如建议给高频查询加索引，还会预估收益。 吐槽点： 大模型解释太啰嗦：一个问题返回三屏文字，核心结论反而埋没了，不如加个“TL;DR”总结。 权限控制不够细：我们公司开发同学也能看到全部诊断报告，建议按角色过滤敏感信息（比如表结构）。 对“中国特色”问题支持不足：比如某些云厂商的独有BUG，知识库覆盖不到，得手动反馈。 总之，AI运维工具得像老司机——既要经验丰富，还得知道什么时候该把方向盘交给人
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  • 回答了问题 2025-07-24

    ODPS 的下一个15年，大数据将迎来春天还是寒冬？

    作为从ODPS早期版本一路用来的开发者，我认为AI时代的数据平台竞争已进入'场景定义技术'的新阶段。ODPS若要引领革命，需在三个关键方向突破： 数据与模型的'零摩擦'协同 当前痛点：数据预处理到模型训练的链路仍存在大量手工拼接（如MaxCompute表到PyTorch的数据转换）。 期待能力：▶ 原生支持AI-ready数据格式（如直接读写Parquet/Arrow到内存供训练）；▶️ 内置特征工程SDK（自动处理时序/文本等非结构化数据，兼容TensorFlow/PyTorch生态）。 查询引擎的'智能化'重构 现状：传统优化器对AI负载（如大模型推理、向量检索）效率不足。 突破点：▶️ 混合执行计划：对JOIN等传统操作保持MPP优化，对AI任务自动切换至参数服务器架构；▶️ 增量计算：对迭代式ML任务（如推荐系统更新）实现自动Delta数据处理。 数据价值的'低代码'释放 开发者诉求：降低从数据到AI应用的门槛。 想象空间：▶️ 自然语言交互（'分析近3个月用户画像，生成预测模型并部署为API'）；▶️ AutoML深度集成（在SQL语法中直接调用TRAIN MODEL语句）。 未来15年的胜负手：ODPS不应止步于'更快的计算引擎'，而需成为数据价值蒸馏厂——通过抽象底层复杂度，让开发者专注业务创新。建议优先投入向量数据库集成和流批模一体调度框架，这或是拉开与竞品代差的关键。
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  • 回答了问题 2025-07-22

    聊一聊你眼中的Data Agent，它能帮我们完成什么？

    Data Agent 的“人格化”特征（1）目标驱动的“野心家”普通工具：被动执行任务（如“统计上周销售额”）。 Data Agent：主动寻求最优解（如“发现销售额下降→分析原因→调整定价策略→测试效果→迭代优化”）。 独特点：它会有“目标优先级”，比如在“利润最大化”和“用户留存率”之间动态权衡。 （2）环境感知的“外交官”能理解不同系统的“数据语言”（如企业数据库 vs. 政府开放数据），并在合规框架下自主协商。 案例：一个医疗Data Agent在跨机构共享数据时，会自动识别法律差异（如欧盟GDPR vs. 美国HIPAA），生成合规方案。 （3）自我进化的“学习者”不仅从数据中学习，还从人类反馈中学习行为边界。 有趣现象：如果人类频繁否决它的建议，它会调整策略（类似人类“揣摩领导意图”）。
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