MatrixOne Intelligence 是一款 AI 数据智能平台，通过多模态数据整合和智能化处理，帮助企业解决数据碎片化和AI应用落地难题。平台提供智能工作流、多模态信息提取、三级数据中心结构等核心功能，支持复杂文档解析和数据集成。最新升级包括Agent模式自动化任务、丰富的工作流模板、HDFS安全认证等功能，同时优化了用户体验，实现账号统一管理和快速上手。该平台基于云原生架构，支持公有云

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演示如何以 MOI MCP 为核心引擎，联动网络爬虫与对象存储，构建从数据获取到价值提炼的端到端自动化管道，消除数据处理等待时间，实现真正的实时数据工作流

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矩阵起源的一个思路是使用 RAG 模式或者使用大模型给出直接答案的时候，对输入和输出进行评估，如果需要精确实时信息而大模型自身又无法判断的时候，我们就会重定向到知识图谱或是结构化数据库中寻找精准的答案，即一个能实现大模型诊断的数据管理系统。这需要企业客户以及厂商对大模型的价值边界和局限性，以及自身的应用场景有较为清晰的认知，做好落地准备和执行，同时也要意识到企业的管理和运营策略也需要做相应的变化，

详细介绍如何将开源 RAG 应用开发引擎 Deerflow 与 MOI 的 RAG 服务进行集成，帮助开发者快速构建强大的深度检索增强生成应用。

到底什么是混沌测试，混沌测试又能解决哪些问题，又该如何开展呢？当前并无权威的答案，而且可能永远也不会有一个放之四海而皆准的标准。众所周知，MatrixOne数据库先天具备云原生和分布式的所有优势，自然对混沌测试也有着强需求，今天的文章，是从理论/方法论的层面，分享MatrixOne测试团队开展混沌测试的全局画布。

本教程介绍了如何利用MOI数据源、MO向量存储和Dify应用层构建企业级RAG系统。主要内容包括：1）环境准备与Dify-MO集成，指导安装Git、Docker并配置Dify平台使用MatrixOne作为向量数据库；2）核心数据流程，演示从MOI平台导出处理好的分段数据到Dify知识库；3）智能应用构建，基于导入数据创建AI聊天机器人。教程详细说明了每个环节的配置步骤，包括Docker镜像构建、环

深智城采用了“1+N+1”的创新运作模式，即通过国企平台统筹和生态组合的方式，整合数字孪生、区块链等前沿技术，全面赋能智慧城市建设和企业数字化转型，推动城市的智能化、数字化发展。MatrixOne 完整支撑了深智城集团的交通数字实时仿真项目，通过模拟真实交通业务场景，MatrixOne可轻松应对每小时产生的TB级数据，并达到秒级实时性分析。可完整、稳定支撑深智城集团的交通数字实时仿真项目，实现秒级

OCR技术近年来迅速普及，广泛应用于文件扫描、快递单号识别、车牌识别及日常翻译等场景，极大提升了便利性。每种技术在特定场景下各有优劣：传统OCR适合实时场景，深度学习OCR精度高但依赖大量数据，大模型OCR泛化能力强但训练成本高。2025年DA大会深圳站即将在在盛大举行，矩阵起源邀您一同解读多模态大模型驱动的数据处理新方法。01演讲前瞻在，矩阵起源 AI平台研发负责人刘超将分享，内容聚焦于“大模型