Alembic 是由 SQLAlchemy 的创始人 Mike Bayer 设计的一个数据库迁移工具。它不仅支持自动迁移脚本生成，还允许开发者手动编辑迁移脚本来满足特定的需求。Alembic 通过提供一个环境来跟踪数据库模式的变更历史，确保数据库的版本与应用代码保持同步。

随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库即图数据库。本系列文章是学习知识图谱以及图数据库相关的知识梳理与总结本文会包含如下内容：如何快速导入10亿+数据本篇文章适合人群：架构师、技术专家、对知识图谱与图数据库感兴趣的高级工程师1. nebula cluster环境nubula版本2.0.0，后端存储使用的是

FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python 3.8+ based on standard Python type hints.本文带你快速了解FastAPI与Uvicorn是什么？

本文基于docker-compose安装APISIX的详细步骤，并给出配置及使用示例并将安装过程中的问题进行了梳理总结

讲解JCA、JCE、CSP概念及JCA的体系架构，并以MD5加密，演示如何基于JCA进行数据加密

经常听到有人讲：spark写hive 分区表时，原本想覆盖一个分区的数据，但因为错误的编码导致整个表的分区被覆盖。本文针对此问题进行测试。1. 测试结论需要指定如下参数："spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic" "hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict"saveAsTable方法会

在使用基于检索的生成模型（RAG）处理长文本数据时，合理的文本切割策略是提高模型性能和效率的关键。本文讲解文本切割相关的概念及技术要点。目前LLM模型进化的方向是增加上下文窗口的长度，主流LLM支持的上下文窗口长度越来越大，并且随着Infini-Transformer架构的出现，那么长上下文窗口是否会取代RAG？

1 系统表1.1 pg_classpg_ class 是数据字典最重要的一个表，它保存着所有数据表、视图、序列、索引【仍然需要参阅pg_index】、复合类型和一些特殊关系类型的元数据。每一个DDL/DML操作都必须跟这个表发生联系，在进行整库操作时经常使用到pg_class里面的东西，把它们整理出来，对数据库的了解有很大帮助。名字类型引用描述oidoid表id。relnamename表、索引、视

1 PG的逻辑结构PG的逻辑结构详见下图：第一层是实例(Instance)。第二层是数据库(Database)；一个实例下有多个数据库；每个数据库之间是完全独立的。第三层是Schema；数据库下面有多个Schema；其中“public” 是数据库创建时产生的。每个Schema下面可以创建表，视图，索引，函数，序列，物化视图，外部表等等。pg_class记录表和几乎所有具有列或者像表的东西。这包括索

一种用于`指导`人工智能（如聊天机器人或图像生成工具）`生成特定内容`的文字。**提示词**的设计旨在以一种`高效`、`精确`的方式向模型传达用户的`意图`或所需的`任务类型`，从而使模型想你所想。有关如何写好提示词，请学习[面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook](https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook)，设计高效 Prompt