在 Dify 中使用 1 关于 Dify Dify 提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力,轻松构建和运营生成式 AI 原生应用,比 LangChain 更易用。 Dify有两种使用方法,第一种是在线使用,登录 Dify官网 ,点击 开始使用即可使用;第二种是本地部署的方式,具体可以参考 Dify文档 。下面文档按照第一种在线使用方式进行介绍。
该方式适用于数据量大、需要后台异步处理的场景。对于需要同步处理的数据导入。 注意:对于含有复杂类型(Struct/Array/Map)的 Parquet/ORC 格式文件导入,目前必须使用 TVF 导入 3.1.
AGG_STATE 不能作为 Key 列使用,建表时需要同时声明聚合函数的签名。不需要指定长度和默认值。实际存储的数据大小与函数实现有关。
2、处理原始数据 收集完原始数据后,需要对数据样本进行处理,这里建议使用本平台 数据标注 功能辅助提升数据质量,比如:对于场景对话训练数据,要确保多轮对话围绕同一主题进行,且对话内容流畅通顺。 此时,您可以考虑使用千帆的数据标注功能,引入熟练且对场景理解深入的标注人员进行精标,来保障对话数据质量。
设置好周期性调度之后,当作业发布之后,调度即可使用周期。详见调度设置详情。 调度计划 单击操作列 更多-调度计划 可查看当前任务的历史修数据任务及历史调度实例信息。 下线 转为不可用的状态,不能调度、修数据、手动执行。 删除 单击操作列 删除 ,可删除掉当前离线作业。 查看实例 单击操作列查看实例,可跳转至离线作业实例列表,查看当前作业生成的历史作业实例。
之后对每组内的每行数据,取其前一行的值作为输出,写入 yesterday closing 列。如果没有前一行,则使用默认值 0。 LEAD() 和 LAG() 方法相反。用来计算当前行向后数若干行的值。
其中,我们只关注ROW_LOOKUP_HASH_SCAN,其包含两种数据查找的方法: Hi -> Hash over index 。 Ht -> Hash over the entire table 。 只读实例在apply rows_log_event时,会将 log_event 中每一行数据读取出来更新缓存在两个结构中,分别是:m_hash和m_distinct_key_list 。
标签使用限制 在使用标签前,请先了解以下使用限制: 标签:每个标签由键和值两部分组成,标签(键+值)唯一 每个用户最多可以创建200个标签 当一个文件系统添加多个标签时,标签键不允许重复 批量编辑标签时,选择PFS实例限制10个,添加标签限制100个。
查询优化 谓词下推 当执行类似于 where dt = '2022-01-01' 这样的查询时,PALO 能够将这些过滤条件下推到外部数据源,从而直接在数据源层面排除不符合条件的数据,减少了不必要的数据获取和传输。这大大提高了查询性能,同时也降低了对外部数据源的负载。
查询计划的个数 - max_file_size:一个导出文件的最大大小 - delete_existing_files:是否删除导出目录下已存在的文件及目录 - columns:指定需要导出的列名,空值代表导出所有列 - format:导出的文件格式 Path string 远端存储上的导出路径 CreateTime string 作业的创建时间 StartTime string 作业开始调度时间