金山文档轻维表◉ 新增应用:获得场景视频◉ 新增应用:CoDesign◉ 新增应用:OneDrive◉ 新增应用:百度地图◉ 新增应用:e签宝 天印平台◉ 新增应用... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494010&x-signature=egCsasxdxu2C85zfZecnaFgZn9c%3D) 百世集团成立于2007年,其目标是利用信息技术、人工智能和大数据,打造综合的线上线下物流和供应链服务能力。集快...
可以同时结合模型定义(Go struct)与 JSON 语法,将读取到的 value 绑定到对应的模型字段上去,同时完成数据解析与校验;- **查找(get)& 修改(set)** :指定某种规则的查找路径(一般是 key 与 index 的集合),获取需... map 遍历也远不如数组高效。回过头来看,JSON 本身就具有完整的自描述能力,如果我们用一种与 JSON AST 更贴近的数据结构来描述,不但可以让转换过程更加简单,甚至可以实现按需加载(lazy-load)——这便是 sonic-ast...
与其将所有代码一股脑儿地放在一个文件中,不如按照一定的语法,遵循确定的规则(规范)将其拆分到几个互相独立的文件中 。 这些文件应该具有原子特性,也就是说,其内部完成共同的或类似的逻辑,通过对外暴露一些数据或调... 或者以`.`、`..`开头的相对路径,或者绝对路径。它可以没有文件名后缀`.js`。模块的定义十分简单,接口也十分简洁。它的意义在于将类聚的方法和变量等限定在私有的作用域中,同时支持引入和导出功能以顺畅地连接上下游...
这里具体再介绍一下ByteHouse自研引擎的优势——与导入密切相关的表引擎。 **首先,** **ByteHouse** **提供的HaMergeTree方案能够降低** **ZK** **负载,提升可承载的数据量级。** ****●** ClickHouse** **社区版本** **:** 社区提供的ReplicatedMergeTree表引擎让 ClickHouse 实现了从单机到集群的演进,通过ZK节点来同步并维护两个MergeTree之间的元数据和数据。痛点在于,在 TB 级的数据量级之下, ZK 重...
文档搜索等需要向量检索的其他场景。在内部推广应用的过程中,VikingDB 经历了非常多样的挑战:超大规模的数据、极致的延迟/性能要求、海量业务场景的接入支持等。为了克服这些困难,我们做了很多架构和性能的优化... 如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业界最流行的解决方案。RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索为大模型提供相关数据作为上下文信息。由于向量数据库能...
目前血缘主要包括两个数据来源(见上图左上角):**第一,数据开发平台:** 用户在开发平台写任务,并对数据加工,由此产生血缘数据。**第二,追踪数据:** 第三方平台(即任务平台)对用户埋点等数据进行计算,也会产生血缘信息。- 在血缘加工任务方面(见上图中间部分):这部分会对任务进行血缘解析,产生血缘快照文件。由于第一版采用离线方式运行,每天该血缘任务均会生成对应的血缘快照文件。我们通过对比前后两天的血缘快照文件,...
一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 Embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 Embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同... 比如以图搜图等场景,最终需要的,是相似的图片路径或文件。 构建向量数据库时,一种思路是以向量为中心,从底向上构建一个专用的向量数据库,这样的特点是,可以针对向量检索做特定的优化,能够保证较高的性能,缺...
该类数据一般以在线形式存储,如 RDS 等。中间部分是以 Hive 为代表的离线数仓:该类数据主要来自消息队列或者在线存储,经过数据集成服务把数据导入离线数仓。经过离线数仓的数据加工逻辑,流转到以 ClickH... 我们把血缘快照文件导入离线数仓,主要应用于两个场景:* 离线分析场景或全量分析场景。* 基于离线数仓的血缘数据实现数据监控,尽早发现血缘异常情况。因此,从第二版开始,数据血缘新增了很多离线消费方式。...
当我们把存量数据导入到新系统时,许多接口的读写性能都有严重下降,服务器资源的使用也被拉伸到夸张的地步,比如:* 写入一张超过3000列的Hive表元数据时,会持续将服务节点的CPU占用率提升到100%,十几分钟后触发超... 我们发现以下两个参数对于JanusGraph的查询性能有比较大的影响:* query.batch = ture* query.batch-property-prefetch=true其中,关于第二个配置项的细节,可以参照我们之前发布的[文章](https://mp.wei...
一个模型本身的插入和更新效率会直接影响数据的导入导出的流程,这些都会带来更直观的业务上的感受,所以需要考虑如何保证环节高效性。 **第三,时效性。**很多应用场景对正确率格外敏感,如果血缘数据... 中心数据资产包含普通字段和分区字段等信息,还可以从图中看到中心资产上下游资产信息。图中资产和资产之间连接的边,代表的是生产关系:1个任务读取了上游的资产,产生了下游的资产。 ![picture.image]...
一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 Embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 Embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同... 比如以图搜图等场景,最终需要的,是相似的图片路径或文件。构建向量数据库时,一种思路是以向量为中心,从底向上构建一个专用的向量数据库,这样的特点是,可以针对向量检索做特定的优化,能够保证较高的性能,缺点为...
2.导入所需库```pythonimport torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification```导入PyTorch和Hugging Face的Transformers库,并加载预训练的BERT模型和tokenizer。```pythonm... 我们遍历token序列和预测标签序列,并提取包含实体文本和标签的实体对象,并将它们添加到列表中。如果当前token没有预测到实体,则我们将当前实体设置为None。如果在序列末尾存在一个实体,则我们将其添加到实体列表中...
一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同... 比如以图搜图等场景,最终需要的,是相似的图片路径或文件。构建向量数据库时,一种思路是以向量为中心,从底向上构建一个专用的向量数据库,这样的特点是,可以针对向量检索做特定的优化,能够保证较高的性能,缺点为缺...