摘要：HuggingFists是一款面向全结构数据处理的低代码Workflow工具，通过可视化界面实现高效的数据流程编织。该系统提供组件区、设计区和属性区三大功能模块，支持算子拖拽、端口连接、变量设置等操作，并具备调试、断点检测、性能优化等功能。其创新性地采用流程树和容器算子设计，支持复杂数据处理逻辑的可视化构建，同时通过批处理、死锁检测等机制保障运行稳定性。该工具旨在降低数据处理门槛，提升开发效

SPSS、RapidMiner、KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析，只是彼此有各自的侧重点和有劣势。它们都可以逐步的定义数据分析过程，也同样都可以对数据进行ETL处理。笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具。       SPSS不用多说，一款成功的商业数据分析软件，涵盖了统计分析、数据挖掘分析等各种数据分析方法。界面简单易用，分析过程定义时非常直观方便。因为，

在日常的业务系统升级或者数据维护过程中，数据迁移是各个企业用户不得不面临的问题，尤其是数据迁移过程中要保障数据完整性、统一性和及时性，同时也需要注意源数据中的数据质量问题，比如缺失、无效、错误等问题，需要在迁移中尽可能的进行优化，以提高数据迁移后的数据质量。至此，完成不仅完成了跨数据库之间的数据迁移，同时，在迁移的过程中完成了数据补充、数据转换、数据增加等操作，在数据迁移过程对数据处理提供了更多的

由于HuggingFists的当前版本并未支持Kimi的算子，在验证使用前需要将算子导入HuggingFists中才能使用，可以从GitHub或者百度网盘中下载补充算子，在目录中中找到/moonshot/路径中下载。在启动流程的执行，查看下结果，发现其中有两个人的头衔title为空，对照原文，头衔信息没有描述，因此输出结果还比较令人满意。反过来，再看下基于通义大模型的输出结果，一方面有的数据抽取有

但如我们之前提到的，用户的可用工具可能非常多，我们无法将这么多的工具都放入Prompt，那样极可能会超出LLM可接受的上下文范围，并且会有巨大的tokens消耗。即LLM规划解决问题的思路，向外部工具集系统查询当前步骤所需的工具，工具集系统返回相关工具集合，LLM按照工具说明推断需要使用的工具，选中工具，明确参数，调用工具……该方案可有效降低Prompt的tokens用量，可更好的实现客户环境中L

之前写了几篇关于如何使用HuggingFists系统搭建LLM RAG应用的文章。对于使用者来说，HuggingFists现在能带来两大点帮助。一是能够以低代码的方式快速处理客户的各类存量文档，如Word、Visio、PDF等。这些文档内容多样，其中不乏需要用到OCR等相关技术才能识别和抽取的内容；二是可以帮助使用者快速搭建出LLM RAG的研究环境，可以对比研究各LLM的差异，RAG的应答效果评

该问题是因为Jar包内的资源文件在被访问后，会被保存在装载插件的类装载器中。那么，一种合适的解决问题的办法就是，我们需要确保两次读取资源文件的类装载器不同就可以。那么当你升级Jar包插件并再次装载插件时，可能会碰到读取jar包内文件的代码处抛出“java.util.zip.ZipException: invalid distance too far back”异常的情况。在插件内部，我们可以在加载

HuggingFace的预训练模型在多个自然语言处理任务上的出色表现，如自然语言生成、文本分类、问答系统等，再加上丰富的工具和API，因此，可以帮助研究人员更加方便地使用预训练模型进行实验和研究。众所周知，Hugging Face是一家人工智能（AI）技术公司，致力于开发和推广自然语言处理（NLP）技术，通过搭建开源的模型平台和社区，为开发者提供了许多NLP模型和工具，并能够构建和部署自己的NLP

这个技术能够将使用者输入的通过自然语言描述的问题转换为可以回答问题的SQL语句，通过执行SQL语句返回数据结果并回答使用者的问题。在模板的json输出格式中我们看到，模板还要求LLM给出SQL语句的列说明，这也是因为从数据库中检索出的数据如果没有输出列说明，LLM在最后进行问题总结时是无法知道列的含义的。流程中除了之前我们描述的获取数据库Schema，通过Prompt模板拼接Prompt、调用De

之前写了几篇关于如何使用HuggingFists系统搭建LLM RAG应用的文章。对于使用者来说，HuggingFists现在能带来两大点帮助。一是能够以低代码的方式快速处理客户的各类存量文档，如Word、Visio、PDF等。这些文档内容多样，其中不乏需要用到OCR等相关技术才能识别和抽取的内容；二是可以帮助使用者快速搭建出LLM RAG的研究环境，可以对比研究各LLM的差异，RAG的应答效果评