前言前段时间，我们对接算法的工程师哭丧的和我说，模型生成后一般都要部署成API的形态对外提供服务，但是算法工程师并没有提供如何将一条数据转化特征向量的方法，他能拿到的是代码逻辑以及一些“中间元数据”。数据预处理本来就复杂，翻译也是一件极其困难的事情。我解释了这件事情难以解决的原因，但是显然他还是有些失望。今天的目标就是谈谈如何尝试改善这件事情。解决方...

本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang背景 Background对于算法业务团队来说，将离线数据训练好的模型部署成服务的业务场景是非常常见的。很多算法工程师都会遇到需要花费很多经历在模型部署工程上的问题。一般地，基于 Python 训练的AI算法模型，想要把算法部署成服务，会用到如下方法:比如基于 Tornado 框架把一个 pyth

昨天还是前天，正好看到朋友圈里大家都在发AI前线推的一篇文章。数据中台已成下一风口，它会颠覆数据工程师的工作吗？, 个人认为风口谈不上，但是确实是技术发展到一定程度的产物。这里的技术不仅仅是大数据，也是后端，前端技术前进的共同产物。N年前我们是想都不会想这件事情的，因为技术上很难达到。文章认为数据中台出现的原因是为了弥补数据开发和应用开发严重不匹配而出现...

学过awt,尤其是swing的同学就知道，swing中observer模式被大量的使用。比如，button.addActionListener(...)后，一旦你点击button后就能触发相应的事件。很多同学一定想知道内部的机制。今天我正好也对这个议题感兴趣，那么我们一起来看一下。假设我有一台电脑。电脑里面有一个事件，当你按下电源按钮的时候，那么显示器会亮，电源指示灯也会亮。这是典型的一个类似于G

先看评测结果基本效果上全面碾压当前市面上某主流的一代 RAG 系统。我们在文末会放出评测数据集以及问题，使用流程。欢迎大家和其他 RAG 系统做对比，并且发出自己的评测结果。在 9月13号，我们又新增了五道更加困难的题目，更加拉开了差距：下面是一些评测要求和指导：用户好评有用户第一时间应用于编程的文档库召回，反馈效果：也有人第一时间用来给黑神话悟空做攻略：还有人来做 Linux 内核分析：效果很好

本文用 Infinity SQL 测试记录展示 DirectQueryExplain 如何在执行前暴露依赖与编译 SQL，帮助 Agent 自查、人类审计和回归测试；同时明确 Explain 不证明业务正确性或性能。

今天一大早就看到了一篇文章，叫【大数据对于运维的意义】。该文章基本上是从三个层面阐述的：工程数据，譬如工单数量，SLA可用性，基础资源，故障率，报警统计业务数据，譬如业务DashBoard,Trace调用链，业务拓扑切换，业务指标，业务基准数据，业务日志挖掘数据可视化当然，这篇文章谈的是运维都有哪些数据，哪些指标，以及数据呈现。并没有谈及如何和...

InfiniSynapse 的团队因为非常懂 Agentic (早期auto-coder的作者)，可以做到数据领域最好的 Agent, 并且底层集成了InfiniSQL, 一个非常适合AI使用的SQL语言（经过几年的大模型适配），并且拥有全球最好的的知识库的支撑，让 Data Agent 拥有最好的工具和知识，从而获得最好的效果。2025年实际上Data Agent 是大模型刚出来，大家去做的第一

本分析突出了数据连接、查询生成、数据访问和报告编辑能力的局限性。随着查询复杂性的增加（例如，需要生成数百或数千行的 SQL 查询），MCP 生成的 SQL 语法和逻辑的错误率可能会急剧上升。产品演示，包括伴随的演示文稿，似乎主要集中在报告的自动创建上，对生成后微调和定制这些报告的能力关注甚少。InfiniSynapse 作为更加专业的AI辅助数据分析工具，没有前面说到的各种限制，对于普通给用户上手

SupaBase 是AI时代很火的一个数据库。我们现在也能很轻松的连接。当然，我们也支持诸如国内的OSS，大家可以试试。InfiniSynapse 支持AWS S3对象存储 和 国外现在特别火的数据库 supabase.复制前面 supabase 里的参数到这里来。密码是你一开始在 supabase 的数据库密码。总之越来越多的小细节点会打磨的越来越好。欢迎到官网下载试用： InfiniSynap