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本文分享了数据仓库的核心用途与模型搭建方法。数据仓库主要用于：1)整合分散的企业数据，2)支持商业智能分析，3)存储历史数据，4)优化查询性能。文章提出三层数据模型架构：公共维度层(定义业务实体)、指标集层(记录原子数据)和指标统计结果层，并提供了维度表和指标集的SQL建表示例。这种分层设计能提升数据一致性、复用性和扩展性，适用于现代BI平台建设。文章基于Python+Airflow项目实践，适合

应用于知识库问答、个性化推荐等场景，显著提升大模型在专业领域的准确性和实时性。将MySQL中的文本数据转换为向量，并利用矢量数据库实现高效的RAG检索。核心流程包括数据提取、向量化、存储和检索增强生成。存入矢量数据库（以Milvus为例）使用Sentence-BERT模型。连接MySQL并提取文本数据。连接Milvus并创建集合。定期同步MySQL新增数据。从MySQL导出数据。集成到大模型生成回