[帮助文档] 通过Milvus和LangChain快速构建LLM问答系统
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。
[帮助文档] 通过阿里云Milvus与PAI构建大模型RAG对话系统
阿里云Milvus现已无缝集成于阿里云PAI平台，一站式赋能用户构建高性能的检索增强生成（RAG）系统。您可以利用Milvus作为向量数据的实时存储与检索核心，高效结合PAI和LangChain技术栈，实现从理论到实践的快速转化，搭建起功能强大的RAG解决方案。
[帮助文档] 通过阿里云Milvus和通义千问快速构建定制知识库问答系统
本文展示了如何使用阿里云向量检索Milvus和灵积（Dashscope）提供的通用千问大模型能力，快速构建一个基于专属知识库的问答系统。在示例中，我们通过接入灵积的通义千问API及文本嵌入（Embedding）API来实现LLM大模型的相关功能。
PHP 与大数据：构建高效数据处理系统
随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的一个重要议题。然而，大数据的处理和分析却是一项极具挑战性的任务，传统的数据处理系统往往无法满足高并发、高吞吐量的要求。在这样的背景下，PHP作为一种功能强大的服务器端脚本语言，其在大数据处理方面的潜力引起了人们的关注。首先，PHP具有广泛的应...
构建端到端的开源现代数据平台
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的...
基于Echarts构建大数据招聘岗位数据可视化大屏
1.项目背景 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西(John Mashey)在一个国际会议报告中指出：...
助力工业物联网，工业大数据之数仓事实层DWB层构建【十七】
数仓事实层DWB层构建01：项目回顾项目中有哪些主题域？服务域：工单主题、安装主题客户域：客户事主题仓储域：物料主题运营域：工时主题市场域：工单主题项目中有哪些核心维度？时间维度地区维度油站维度服务站点维度组织机构维度物流维度仓库维度……行政地区维度中有哪些核心字段？省份id 省份名称 城市id 城...
助力工业物联网，工业大数据之数仓维度层DWS层构建【十二】
数仓维度层DWS层构建01：项目回顾ODS层与DWD层的功能与区别是什么？ODS：原始数据层存储格式：AVRO数据内容：基本与原始数据是一致的DWD：明细数据层存储格式：Orc数据内容：基于与ODS层是一致的ODS层的需求是什么？自动化建库建表建表create table one_make_ods....
助力工业物联网，工业大数据之DWD层构建：数据抽取分析【十一】
知识点18：DWD层构建：数据抽取分析目标：实现DWD层的构建思路分析路径step1：抽取目标step2：抽取语法实施抽取目标：将ODS层中每张表的数据抽取到DWD层对应的数据表中抽取语法insert overwrite table dwd.tbname partition(dt = '202101...
助力工业物联网，工业大数据之ODS层构建：申明分区代码及测试【十】
知识点13：ODS层构建：申明分区代码及测试目标：阅读ODS申明分区的代码及实现测试路径step1：代码讲解step2：代码测试实施代码讲解step1：为什么要申明分区？表的分区数据由Sqoop采集到HDFS生成AVRO文件/data/dw/ods/one_make/full_imp/ciss4.c...
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