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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

Spring AI实现MCP

需要购买Agument账号，插件安装到IDEA后可以选择Agent或者Chat模式交互，当前默认使用大模型是Claude Sonnet 4。

AI编程Augment生成与DeepSeek交互对话

Manus带活了通过大模型或者Agent自动生成执行计划，即我只要输入命题以及要求的结果，过程执行与处理交给大模型或者智能体处理，核心逻辑（AI自循环模式 Closed Loop）：

类Manus自动计划与Workflow工作流

API调用ComfyUI模板高效文生图

如https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 模型

ComfyUI搭建与文生图运行

主要通过python 的fastapi方式，进行文生图、文生视频异步服务封装，详细代码见：

开源AIGC学习—AIGC模型异步服务

对应解决方式是设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True

开源AIGC学习—文生视频模型本地运行

当前算法模型采用Python + Flask 方式进行Rest API方式进行服务封装，对应封装代码说明如下：

开源AIGC学习—文生图模型服务封装

总共涉及3种方式，来源有huggingface、modelscope，个人学习因为笔记本电脑、网络缘故，选择代码自动下载默认路径然后cp到指定路径。

开源AIGC学习—文生图模型本地运行

主要是通过prompt优化，能够让LLMs大模型自动生成对应SQL查询语句，涉及到难点：
1、不同类型数据库，对应sql方言有些不同；

ChatBI系统架构思考—自动生成SQL

自定义BI改变了传统IT主导开发固定报表的时代，让数据能够即席分析达到所见即所得，随着大模型的兴起与火热，LLMs 结合数据可视化技术，通过问答的方式能够让系统智能与数据交互与生成图表，无论是BI copilot还是ChatBI, 除了替代之前小助手功能只能查询已有报表数据外，更多的是省略创建dashboard拖拉拽的操作，让新生成的图表和已经存在或者创新新的dashboard。

ChatBI系统架构思考

周会工作内容项填写说明：
  产品团队：  完成xxxx需求梳理、完成xxx需求评审，(可选) xxxx的上线跟踪，完成xxx的上线验收；

技术团队管理-周会与晨会

团队成员在数据SLA服务保障缺乏意识认识、行动的执行策略、以及事故的档案管理、进行经验积累与复盘。基于时间推演，复盘总结不断迭代完善，最终目标是达到服务可用性在4个9。

数据SLA服务保障

AB实验主要分为两部分，第一部分搞清楚自己需要实验的场景，第二部分是基于不同的场景如何设计和开展实验。

AB实验设计-通用内容说明

1.1 定义：月度订阅营业额 Monthly Recurring Revenue ，即每个付费用户平均到月的营业额的总和。

订阅软件的销售指标

AARRR是产品用户运营链路体系，从拉新 -> 促活 -> 留存  -> 传播 -> 收入形成一个用户链路，注重以用户为中心，关注用户生命周期的产品运营方式。也可以基于此做运营策略，面向用户增长，当然目前有些人认为AARRR不是很适合互联网行业。

AARRR模型的数据指标体系

关注产品对应用户的黏性，评判APP初期能否留下用户，以及活跃用户规模增长的情况，尤其在在AARRR模型，留存被单独说明为一个用户运营数据指标。

留存和流失指标

以用户为中心，注重用户体验，衡量用户对产品是否真的满意 — NPS（NetPromoter Score）净推荐值。它的意义和核心就是调研用户是否愿意将这个产品推荐给其他人，以此体现用户是否对你的产品真正满意。是衡量一个产品是否真正的获得用户的认可的一个非常重要的标准。

NPS指标

大概分类：
1.总体运营指标：流量类，订单产生效率，总体销售业绩，整体指标。
2.网站流量指标：流量规模类，流量成本类，流量质量类，会员类指标。
3.销售转化指标：购物车类，下单类，支付类，交易类。
4.商品类指标：产品(类别)总数，产品优势性指标，品牌存量，上架，首发。
5.市场营销活动指标：市场营销活动，广告投放。
6.风控类指标：买家评价，投诉类。
7.市场竞争指标：市场份额，网站排名。
8.客户价值指标：总客户，新客户，老客户。
详情说明： 
数据指标.png

常见的电商数据指标体系

公司从自建大数据，服务器，网络，大数据技术组件经常出问题，基本每周异常达到2次，不能够很少的保障业务应用。同时因为投入人力在这块进行服务保障效果不好评估的情况下，我们考虑大数据上云的决策。主要是：
1.释放和大数据平台，技术组件开发运维的人力；

自建大数据迁移到云大数据整体方案

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