阿里云文档 2023-12-13

使用PG_CATALOG.AI_GENERATE_TEXT(...)函数及大语言模型实现文本推理

通过AnalyticDB PostgreSQL版的PG_CATALOG.AI_GENERATE_TEXT(...)函数与部署在阿里云PAI模型在线服务(EAS)平台中的LLM(大语言模型)服务进行交互,实现对语言的推理、分类、归纳、总结等。

文章 2023-11-21 来自:开发者社区

慧博科技「H-AI」智能助手引入阿里云AnalyticDB,开启商家智能数字化时代

01 慧博科技介绍北京慧博科技有限公司(以下简称慧博科技)是国内领先的全域消费者数字化运营服务商,致力于帮助零售企业打造消费者数字化生态,提升消费者资产价值。通过构建消费者数据管理平台,提升数据驱动力,赋能推广获客、营销转化、客户留存、复购增购、分享裂变、商品溯源、会员服务等不同场景,打造全域增长闭环,实现全局业务提升。作为全域消费者数字化运营服务商,慧博科技十年来服务超30万家品牌客户,服务的....

慧博科技「H-AI」智能助手引入阿里云AnalyticDB,开启商家智能数字化时代
文章 2023-11-10 来自:开发者社区

5倍性能提升,阿里云AnalyticDB PostgreSQL版新一代实时智能引擎重磅发布

在云栖大会上,阿里云AnalyticDB for PostgreSQL产品部负责人姚奕玮介绍了AnalyticDB for PostgreSQL 的发力点和核心技术:极具性价比的流批一体融合引擎;支持实时写入和二级索引的存算分离Serverless架构;融合LLM、提供仓内智能的一站式AIGC服务;与PolarDB无缝集成的一站式HTAP服务;以及例如租户隔离、数据脱敏、异地容灾和一致性位点备份....

5倍性能提升,阿里云AnalyticDB PostgreSQL版新一代实时智能引擎重磅发布
文章 2023-11-09 来自:开发者社区

云栖大会|AI+Data,新一代智能数仓的实践与畅想

2023云栖大会上,阿里云瑶池数据库宣布已全面实现Serverless化,并接入通义等大模型能力,大幅提升数据库一站式及智能化水平。其中,企业级智能数仓AnalyticDB与通义大模型家族深度集成,推出一站式全托管大模型解决方案。阿里云新发布的8大行业模型及“百炼”平台,均采用AnalyticDB作为内置向量检索引擎,性能较开源增强了2~5倍,加速AIGC应用落地。来自PingPong、厦门国际....

云栖大会|AI+Data,新一代智能数仓的实践与畅想
文章 2023-10-18 来自:开发者社区

VLDB论文解读,业界首个自研智能信息传递系统,AnalyticDB Anser框架技术详解

1.简介日前,在加拿大温哥华召开的数据库领域顶会VLDB 2023上,来自阿里云瑶池数据库团队的论文《Anser: Adaptive Information Sharing Framework of AnalyticDB》,成功入选VLDB Industrial Track。论文提出了一种在分布式计算引擎中高效传递动态执行信息的框架Anser,是业界首个系统地支持基于执行中信息进行动态优化的动态....

VLDB论文解读,业界首个自研智能信息传递系统,AnalyticDB Anser框架技术详解
文章 2023-08-17 来自:开发者社区

一文读懂AnalyticDB MySQL过滤条件智能下推原理

【先打一波小广告】阿里云AnalyticDB MySQL升级为湖仓一体架构,支持高吞吐离线处理和高性能在线分析,可无缝替换CDH/TDH/Databricks/Presto/Spark/Hive等。试用活动(5000ACU时+100GB存储)正在火热申请中,申请链接:https://free.aliyun.com/?searchKey=AnalyticDB%20MySQL,群号:33600023....

一文读懂AnalyticDB MySQL过滤条件智能下推原理
文章 2023-05-26 来自:开发者社区

《全链路数据治理-智能数据建模 》——数仓建模理论与规范(1)

数仓建模理论与规范作者:渠振方,大数据售前专家服务团队摘要:本文主要介绍数据仓库模型架构设计的目标、核心思想和核心步骤。一、 模型架构设计目标1. 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making ....

《全链路数据治理-智能数据建模 》——数仓建模理论与规范(1)
文章 2023-05-26 来自:开发者社区

《全链路数据治理-智能数据建模 》——数仓建模理论与规范(2)

《全链路数据治理-智能数据建模 》——数仓建模理论与规范(1) https://developer.aliyun.com/article/1231086?groupCode=tech_library二、 模型架构设计核心思想1. 核心原则模型架构设计的核心原则是高内聚、低耦合,即在域内内聚,域之间耦合,以及业务和模型的耦合,在此之上实现稳定性、扩展性、建设效率、产出效率和使用效率。2. 核心过程....

《全链路数据治理-智能数据建模 》——数仓建模理论与规范(2)
文章 2023-05-26 来自:开发者社区

《全链路数据治理-智能数据建模 》——数仓建模理论与规范(3)

《全链路数据治理-智能数据建模 》——数仓建模理论与规范(2) https://developer.aliyun.com/article/1231084?groupCode=tech_library五、 数据模型设计流程数据模型设计主要分为三个阶段:需求调研,规范定义,模型设计。1. 名词解释1) 时间周期用来明确数据统计的时间范围或者时间点,如最近30 天、自然周、截至当日等。2) 修饰词指除....

文章 2023-05-26 来自:开发者社区

《全链路数据治理-智能数据建模 》——数仓建模理论与规范(4)

《全链路数据治理-智能数据建模 》——数仓建模理论与规范(3) https://developer.aliyun.com/article/1231083?groupCode=tech_library2. 需求调研1) 业务调研业务调研的流程分三个步骤:• 输入调研模板。• 针对产品和运营进行调研。• 归纳产出:业务过程&数据域。下图举例说明业务调研的流程:2) 需求分析需求分析的三个步骤....

《全链路数据治理-智能数据建模 》——数仓建模理论与规范(4)

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