# 实时数仓 Hologres #
0
关注
4161内容
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
本文为大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
【HBase入门与实战】一文搞懂HBase!
该文档介绍了HBase，一种高吞吐量的NoSQL数据库，适合处理大规模数据。HBase具备快速读写、列式存储和天然支持集群部署的特点，常用于高并发场景。NoSQL与关系型数据库的主要区别在于数据模型、查询语言和可伸缩性。HBase的物理架构包括Client、Zookeeper、HMaster和RegionServer，其中RegionServer管理数据存储。HBase的读写流程利用MemStore和Bloom Filter提高效率。此外，文档还提到了HBase的应用，如时间序列数据、消息传递和内容服务。
告别头文件，编译效率提升 42%！C++ Modules 实战解析 | 干货推荐
本文中，阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境，讲解模块相比传统头文件有哪些优势，并通过若干个例子，学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。
100+PDF开放下载！云栖大会一手资料来啦！（持续更新中）
我们为大家整理了本次云栖大会主分论坛共100多个PDF，欢迎下载学习！
饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构，随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据，但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统，提升了数据一致性和研发效率，但仍面临新业务适应性等问题。最终，饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案，显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来，将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制，实现更多场景的应用。
十大行业经典案例！Apache Flink 的 40 个最佳实践
如今，Apache Flink 行业应用几何？在降本增效的需求驱动下，企业如何实现数据与算力价值最大化？本文整理了 Flink 社区近一年的社区案例，并按照行业进行分类，供大家参考！
基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。
10亿+/秒！看阿里如何搞定实时数仓高吞吐实时写入与更新
10亿+/秒！看阿里如何搞定实时数仓高吞吐实时写入与更新
如何创建2024云栖Openlake测试项目和配置环境
2024年云栖大会，MaxCompute 多项重磅产品新功能邀测发布，新特性包括 支持OpenLake的湖仓一体2.0、Object Table支持SQL或MaxFrame处理非结构化数据、Delta Table增量表格式、基于增量物化视图的增量计算、MCQA2.0 SQL引擎查询加速等。其相关特性将在中国区 公共云 北京、上海、杭州、深圳Region 上线开放试用。本文以最佳实践的方式，帮助您创建MaxCompute和周边产品 在Openlake解决方案demo中需要准备的实例、项目和开发环境，并完成配置。欢迎您玩转云栖邀测demo，体验新功能。
免费试用