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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。
ADB GraphRAG 构建 AI 助手应用实践
传统 RAG 模型在处理复杂关系和推理时存在局限性,而 ADB GraphRAG通过知识图谱的支持,显著提升了对复杂数据的理解与生成能力。本次分享将重点介绍 ADB GraphRAG 的核心功能和优势,并通过实战演示,带您学习如何使用 ADB PG 实现客服问答机器人,以及如何在百炼使用 MCP 构建文档阅读助手。AnalyticDB PostgreSQL版 GraphRAG最佳实践:https://help.aliyun.com/zh/analyticdb/analyticdb-for-postgresql/user-guide/graphrag-best-practices/
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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2月前
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来自: 数据库
Apache Doris 在菜鸟的大规模湖仓业务场景落地实践
本文介绍了 Apache Doris 在菜鸟的大规模落地的实践经验,菜鸟为什么选择 Doris,以及 Doris 如何在菜鸟从 0 开始,一步步的验证、落地,到如今上万核的规模,服务于各个业务线,Doris 已然成为菜鸟 OLAP 数据分析的最优选型。
如何开发一套EHS健康安全环境管理系统中的培训管理板块?(附架构图+流程图+代码参考)
EHS培训管理需系统化,涵盖课程计划、签到考核、证书发放及复训提醒,实现全流程可追溯,确保合规并降低风险。
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