​大模型的数据准备工作不只是一次性的清洗和特征构造，而是一个贯穿模型全生命周期、涵盖采集、解析、合成、增强、评估、反馈的复杂工程体系。本文将对大模型数据准备的基本内容及其与传统数据准备的差异进行介绍。​

​当数据准备成为竞争主战场，开源开放的技术生态正成为破局关键。即通过透明可验的工程实践，推动形成学界及工业界的数据治理协作生态。以数据为中心的 AI 系统 DataFlow 正是这一理念的实践者：通过开源模块化架构，将大型科技公司“黑盒化”的数据工程能力，转化为可复用、可扩展的公共基础设施。

数据准备是大模型训练的核心环节，涉及数据采集、清洗、标注、增强、分割、评估和存储等多个步骤。高质量的数据不仅能提升模型性能，还能减少训练成本和时间。

MyScale 是一个提供完整 SQL 支持的集成向量数据库，PostgreSQL 和 OpenSearch 最近都添加了向量相似性搜索功能的传统数据库。本文将对 MyScale 、PostgreSQL 和 OpenSearch 进行比较。

向量搜索是在基于向量表示的数据集中寻找相似向量或数据点的方法。结构化查询语言（SQL）是管理关系数据库的有效工具。基于 ClickHouse 构建的 MyScaleDB将SQL与向量的强大功能结合起来，以处理AI相关的复杂问题。用户可以在结构化数据和向量嵌入（数据）上执行传统的SQL和向量查询，以统一且高效的方式解决复杂的查询和分析高维数据。下面，我们首先讨论一些最流行的高级SQL技术。

随着开源版本 MyScaleDB 的发布，开发人员将可以利用结构化数据的价值与不同的大模型结合，以实现多样化的用例，从而用更低的成本和更快的创新节奏来获得更好的性能。我们相信，在当今不断变化的 AI 世界中，MyScaleDB 的开源为开发者们提供了处理复杂数据的潜力的钥匙。汤林鹏，墨奇科技 CTO ：“我们很开心能将 MyScaleDB 开源，通过开源我们的技术，希望促进 AI 开发者之间的创新

MyScale 是一个提供完整 SQL 支持的集成向量数据库，PostgreSQL 和 OpenSearch 最近都添加了向量相似性搜索功能的传统数据库。本文将对 MyScale 、PostgreSQL 和 OpenSearch 进行比较。