一个三层数据库开发问题  内容精选
  • 【峰会】2022云智峰会 | 智算峰会 | 百度智能云

    三层由AI IaaS和AI PaaS组成的“AI大底座”,整合百度自研的AI芯片“昆仑芯”、飞桨深度学习框架、文心大模型,面向企业AI开发和应用提供完整解决方案。 · 第四层是通用cloud,满足海量的计算需求。

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  • 【科普】智能云千帆 AppBuilder 服务 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 【科普】智能云千帆 AppBuilder 服务 AI原生应用开发 / 技术交流 2024.01.09 3488 看过 百度近期推出了智能云千帆 AppBuilder 服务,这是一个允许任何人都能开发 AI 原生应用的平台。这个服务主要由两层构成:组件和框架。 组件服务 :这一层包括多种 AI 能力组件,比如文字识别、文生图等。

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  • 技术白皮书 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档

    amis 低代码开发比起传统开发的主要优势: 节省前端人力,百度内部百家号分析过,一个季度内 94% 的中台页面无需前端。 统一前端技术栈,并且未来无需重构 百度内部 5 年前的页面配置现在依然能渲染,完全不需要修改,体验还随着 amis 的升级更好了,我们将会一直坚持向下兼容,即便再过 5 年也没问题

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  • 让你轻松免费构建本地知识库的全过程 千帆社区

    百度向量数据库通过提供灵活的数据访问接口和强大的数据处理能力,为企业构建了一个高效、便捷的知识管理平台。 说得简单一点就是,企业数据或者个人不想被暴露的数据,可以获得本地保护,保持数据的私密性。 总结: 希望上述文章可以帮到大家,如有出现新的问题,可以在下面评论发言,大家一起想办法。

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  • Langchain+ElasticSearch+文心千帆 构建检索增强LLM Agent 千帆社区

    数据库 需要先安装并启动ElasticSearch数据库,具体教程略 LangChain搜索引擎 langchain是一个大语言模型Agent开发框架,我们在这里使用它读取数据内容并建立索引,完成对前述文本嵌入模型和数据库的调用,搜索引擎构建: from langchain.document_loaders import PyPDFLoader from langchain.embeddings import

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  • 使用langchain和文心API打造知识库问答-02知识库问答实现 千帆社区

    qa.py(完整代码下面会提供),显示 请输入问题: 我们先问一下:千帆大模型平台是什么? 千帆大模型平台是面向企业开发者的一站式大模型开发及服务运行平台。百度智能云千帆大模型平台(以下简称千帆或千帆大模型平台)提供了包括文心一言底层模型(ERNIE-Bot)和第三方开源大模型,还提供了各种AI开发工具和整套开发环境,方便客户 轻松使用和开发大模型应用。

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  • 综述 - 应用引擎BAE | 百度智能云文档

    百度智能云不仅仅是一个基础服务提供商,还为开放者提供了从开发测试、部署、移动分发、运营监控、变现到数据分析的一体化移动应用服务,让众多开发者能专注产品开发的时候,减少其他额外的开支。 轻松开发 在移动互联网高速发展的今天,移动应用的开发不再是一个问题,只要有足够好的想法,都能快速的转变的产品,百度为开发者提供了完善的移动应用开发工具与环境,让开发者能实现快速开发、调试。

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  • 运维管理 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档

    问题分析整改 对于有质量问题的数据,需要根据校验结果并查看对应异常数据,结合业务定位数据出现问题的原因。 比如完整性问题,一般由业务数据本身缺失导致,或者数据开发过程中如join关联出错导致空值数据问题。业务数据本身缺失导致的需要完善初始业务数据收集,保证数据完整性。数据开发过程中导致的问题需要结合实际处理逻辑定位问题原因,可以借助比如数据血缘根据数据链路排查问题

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  • [AI行业案例]-百度大脑助力水务行业实现地下资产智能管理

    使用产品 EasyDL零门槛AI开发平台 全功能AI开发平台BML 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 百度大脑助力水务行业实现地下资产智能管理 价值成果 上海巡智科技通过EasyDL打造出智能阀门巡检系统,解决了客户巡检到位率、见阀率及巡检进度的问题,也大大提高了巡检的效率。

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  • 十分钟明白GaiaDB架构 | 百度智能云

    这些数据保存在集群管理(Manager)中,负责管理本数据库集群的元数据,监控数据库集群视图,响应元数据读取请求。 正因为以上这些架构特点,除了可以像MySQL一样使用GaiaDB,这里还有一些传统MySQL数据库不具备的优势。 · 容量大 最高128T,不再因为单机容量的天花板而去购买多个MySQL实例做Sharding,甚至也不需要考虑分库分表,简化应用开发,降低运维负担。

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