在 2.0 阶段,我们目标是实现面向任务的协同编码模式,人的主要职责转变为任务的下发、干预以及最后结果的审查。在这个过程中,人的实际工作量开始减轻,AI 工作的占比显著提升。目前的 2.0 版本是我们最近上线的。
如何基于向量数据库+LLM(大语言模型),打造更懂你的企业专属Chatbot。
本文介绍通过 AnalyticDB PostgreSQL 版基于实时物化视图,构建流批一体的一站式实时数仓解决方案,实现一套系统、一份数据、一次写入,即可在数仓内完成实时数据源头导入到实时分析全流程。
本文的目的是帮助你了解如何设计轨迹表, 如何高性能的写入、查询、分析轨迹数据.
本文将会分享Hologres RoaringBitmap 方案在画像分析的应用实践,实现更快更准的画像分析。
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑