美团点评基于 Flink 的实时数仓平台实践
数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战，而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中，美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。
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。
数据建设与治理丨Dataphin中如何进行Hologres开发
前言：在Dataphin 3.9中新增支持Hologres引擎的适配。Hologres是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），支持PB级数据多维分析（OLAP）与即席分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving）。通过Dataphin的研发平台能力以及数据资产治理能力，可提供更好的即席分析及实时数仓的构建能力。
飞书深诺基于Flink+Hudi+Hologres的实时数据湖建设实践
通过对各个业务线实时需求的调研了解到，当前实时数据处理场景是各个业务线基于Java服务独自处理的。各个业务线实时能力不能复用且存在计算资源的扩展性问题，而且实时处理的时效已不能满足业务需求。鉴于当前大数据团队数据架构主要解决离线场景，无法承接更多实时业务，因此我们需要重新设计整合，从架构合理性，复用性以及开发运维成本出发，建设一套通用的大数据实时数仓链路。本次实时数仓建设将以游戏运营业务为典型场景进行方案设计，综合业务时效性、资源成本和数仓开发运维成本等考虑，我们最终决定基于Flink + Hudi + Hologres来构建阿里云云原生实时湖仓，并在此文中探讨实时数据架构的具体落地实践。
如何基于DataWorks构建数据中台？
为了应对众多业务部门千变万化的数据需求和高时效性的要求，阿里巴巴首次提出了数据中台的概念，经过众多项目的实践已经沉淀出了标准化的流程和方法论。如何构建一个数据中台？一个好的数据中台需要具备哪些功能？原盒马在线数据平台研发负责人欢伯向大家分享新零售企业如何基于DataWorks构建数据中台的经验心得，从商业模式及业务的设计，到数据中台的架构设计与产品选型，再到数据中台构建的最佳实践，最后利用数据中台去反哺业务，辅助人工与智能的决策。
