大型语言模型是一种机器学习模型，它在大型文本数据语料库上进行训练，以生成各种自然语言处理（NLP）任务的输出，如文本生成、问答和机器翻译大型语言模型通常基于深度学习神经网络，如Transformer架构，并在大量文本数据上进行训练，通常涉及数十亿个单词。较大的模型，如谷歌的BERT模型，使用来自各种数据源的大型数据集进行训练，这使它们能够为许多任务生成输出。如果您是大型语言模型的新手，请查看我们的

大多数组织都很好地利用了结构化数据(表格、电子表格等)，但是很多未开发的业务关键的见解都在非结构化数据中。80%组织正在意识到他们80%的内容是非结构化的。企业中近80%的数据是非结构化的——工作描述、简历、电子邮件、文本文档、研究和法律报告、录音、视频、图片和社交媒体帖子。虽然这些数据过去非常难以处理和使用，但神经网络、搜索引擎和机器学习的新技术发展，正在扩展我们使用非...

Apache IgniteApache Ignite In-Memory Data Fabric是一个分布式内存平台，用于实时计算和处理大规模数据集。它包括分布式键值内存存储，SQL功能，map-reduce和其他计算，分布式数据结构，连续查询，消息和事件子系统，Hadoop和Spark集成。 Ignite是用Java构建的，提供.NET和C ++ API。Apache ...

在本博客中，我们将讨论 7 大聊天机器人开发框架。聊天机器人现在已成为许多企业不可或缺的一部分。他们利用聊天机器人提供客户支持服务。聊天机器人增强了人工代理以提供客户服务支持。企业每天都会收到大量查询。手动回答这些问题不仅耗时，而且还会增加公司的成本，因为他们必须雇用更多的人来提供客户支持服务。如今，缺乏及时响应通常会导致客户感到沮丧。这最终可能导致企业失去客户。这就是为什么拥有高效的客户服务是每

OpenFGA满足了广泛的授权需求，从基于角色到基于关系再到细粒度授权，它在一个针对规模构建的包中提供了令人难以置信的强大功能和灵活性。这不仅是开源软件社区授权专有技术的一次重大胜利，而且重申了对开源有利的东西对企业有利的基本前提：代码即言论的自由。OpenFGA满足了广泛的授权需求，从基于角色到基于关系再到细粒度授权，它在一个针对规模构建的包中提供了令人难以置信的强大功能和灵活性。这不仅是开源软

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介绍在处理大量非结构化数据时，我们需要一个地方来存储它。我们选择存储数据的方式有很多种，但今天我们要关注的一种是对象存储或基于对象的存储。这是处理大量数据时的最佳选择，特别是因为它并不昂贵，并且可以更轻松地管理这些数据。如果您不熟悉它，对象存储是一种数据存储架构，允许您将大量非结构化数据存储在可扩展的对象结构中。它将数据存储为具有元数据和唯一标识符的对象，从而更容易访问该...

根据Google的说法，对“大数据”的兴趣已经持续了好几年，而且在过去几年里真正的兴起。这篇文章的目的是为了帮助突出数据湖泊和数据仓库之间的差异，帮助您就如何管理数据做出明智的决定。我们这些数据和分析从业者当然听过这个词，当我们开始与客户讨论大数据解决方案时，谈话自然转向了对数据湖的讨论。但是，我经常发现客户要么没有听说过这个词，要么没有很好地理解它的含义。数据仓库维基百...

数据建模是现代数据工作流中的一个关键步骤，其目的是将原始数据组织成方便、高效的形式。如果一个可用的数据集易于访问，数据分析师和科学家将发现他们的工作更加容易。更快的分析和预测将导致更快的商业决策洞察力。建模的第一步通常是规范化数据，这是一个组织过程，通过减少不一致的依赖性和冗余来提高数据库的灵活性。如果你不熟悉的话，我建议你读一下这个和/或看一些视频！规范化数据库的问题是...

构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地