云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版

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通义千问API:让大模型写代码和跑代码
基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
数据库必知词汇:即席查询(Ad Hoc)
即席查询(Ad Hoc)是用户根据自己的需求,灵活的选择查询条件,系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。即席查询与普通应用查询最大的不同是普通的应用查询是定制开发的,而即席查询是由用户自定义查询条件的。
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——OneData数据中台体系
OneData是阿里巴巴内部实现数据整合与管理的方法体系与工具,旨在解决指标混乱、数据孤岛等问题。通过规范定义、模型设计与工具平台三层架构,实现数据标准化与高效开发,提升数据质量与应用效率。
构建可扩展的 AI 应用:LangChain 与 MCP 服务的集成模式
本文以LangChain和文件系统服务器为例,详细介绍了MCP的配置、工具创建及调用流程,展现了其“即插即用”的模块化优势,为构建复杂AI应用提供了强大支持。
向量数据库简介和5个常用的开源项目介绍
在人工智能领域,有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用,如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究,数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同,向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据,可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
数据湖 VS 数据仓库之争?阿里提出大数据架构新概念:湖仓一体
随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设,将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体,并就基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。
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