2022-02 流量突发服务包支持 防护策略 ,用户可以自定义清洗阈值、IP白名单、区域封禁和协议封禁的策略,灵活匹配业务,保障业务安全稳定。 2022-01 流量突发服务包支持 多用户访问控制 ,多用户访问控制功能实现了多用户协同开发,项目管理者可以基于应用或者环境为其他开发测试人员开放查看、代码管理及部署等权限。 2021-08 新增 共享流量包相关接口 ,包含流量包创建、查询接口。
由于时间原因,我们并未对数据进行清洗,并且使用的是AppBuilder的自动分片,但通过我们的测试发现,尽管我们并未对数据进行太多的处理,但从最终呈现的结果来看,已经可以满足我们的基本需求,后续我们会对相关的数据进行处理,尽可能完善优化我们的【五千年知识库】。
用户的请求首先到达高防,由高防清洗掉攻击以及其他异常请求后将正常的用户请求转发到源站。在向源站转发时,支持配置源站健康检查策略,对健康检查判断为异常的源站不进行转发,以保障客户业务正常响应。
数据处理:Excel数据清洗、数据归纳、找规律、数据分析维度建议、数据分析图表生成、业务数据分析... 分析总结:总结大纲概要、总结关键词、分析中心思想、商业分析、思路分析、项目复盘总结... 图像分析:简历评分、批改孩子作业、手写识别、饮食评分... 智能查询:查询快递、查询机票、查询 天气预报、股票行情、医院挂号、旅游景点查询...
特性 数据仓库 数据湖 存储数据类型 历史的、结构化的、 预先定义数据模型 、一般来源 事务系统、运营数据、业务应用程序 所有类型数据, 结构化、非结构化、半结构化数据等,数据的类型遵循数据源系统的原始数据格式 , IOT设备、网站、移动程序、社交媒体和企业应用程序关系和非关系数据 数据处理方式 高度结构化的架构,数据清洗转换之后加载到数据仓库,即写时模式(Schema - On -Write ),
这里也建议人工复核或改写生成的数据,保障数据质量,避免混入低质量的数据。 3、拆分形成训练数据与评估数据 经过多轮的洞察与处理,清洗或修正有问题的数据样本,增强扩充优质的数据样本,最终形成了一份高质量的数据集。 为了评估最终模型的效果,还需要准备适当的评估数据进行评测。您可以对上述数据集进行拆分,部分用于训练,部分用于评估。
3、拆分数据集 经过数据清洗,我们得到一份高质量的数据集。同时为了评估我们调优的模型的质量好坏,需要准备对应分布的评估数据集。我们可以对上述得到的数据集进行拆分,拆分的部分数据集用于评估模型的好坏。
在知识管理-上传知识文档,配置文档分段与清洗策略 用于配置导入文档在文档解析过程中,对文档分段和清洗的策略 文本预处理:可以删除文本的特殊格式,如删除连续空格、换行、制表符、目录、页眉、页脚等。 分段标识符:用于将文档拆分成多个段落,再结合语义理解及分段最大长度完成段落分片,可选择换行切分、标点切分。 分段最大长度:用于设置模型分段时,拆分出分段的最大长度,分段最大字符范围为200-800。
设置分段策略,可选择自动分段与清洗与自定义两种方式。在自定义方式下,可自行配置分句标识符、分段最大长度、分段重叠最大字数占比。 设置知识增强与索引方式。请注意,开启知识增强后,知识文档的处理时间可能较长,还请耐心等候。 完成各项设置后,点击右上角“确认”,即可在下方的列表中查看新创建的集合;如点击“取消”,之前填写的内容将不会被保存。 查看知识集合 查看知识集合,可对集合内的知识文档进行管理。
在该步骤中,我们需要收集数据并进行预处理,再向量化存储到数据库中。数据预处理一般包括从多种格式向纯文本的转化,例如 pdf、markdown、html、音视频等,以及对错误数据、异常数据、脏数据进行清洗。完成预处理后,需要进行切片、向量化构建出个性化数据库。 3.