随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，我们仿佛置身于一个神奇的科幻世界。AI工具和应用不断涌现，为各行各业带来了巨大的变革和机遇。然而，对于普通用户而言，了解和掌握这些众多的AI工具可能会显得有些困难。但现在，你有机会揭开AI领域的绝密武器！
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程，包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等，其中引用了大量有价值的论文。
优化器是数据库最核心的功能，也是最复杂的一部分。它负责将用户提交的SQL语句根据各种判断标准，制定出最优的执行计划，并交由执行器来最终执行。优化器算法的好坏、能力的强弱，直接决定了语句的执行效率。笔者也使用了其他诸如MySQL、PostgreSQL、SQLServer等关系型数据库。综合比较来说，Oracle的优化器是功能最强大的。学习SQL优化，从本质来讲就是学习从优化器的角度如何看待SQL，如何制定出更优的执行计划。当然，优化器本身是数据库系统中最复杂的一个部分，本书会就优化器的分类、工作原理等做简单介绍，不会深入细节。
本文介绍了 PingCAP 是如何用 Generative AI 构建一个使用企业专属知识库的用户助手机器人。除了使用业界常用的基于知识库的回答方法外，还尝试使用模型在 few shot 方法下判断毒性。 最终，该机器人在用户使用后，点踩的比例低于 5%，已经应用到了 TiDB 面向全球客户的各种渠道中。
NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]
之前的几篇文章： 《一个执行计划异常变更的案例 - 前传》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之绑定变量窥探》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查看绑定变量值的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之聚簇因子(Clustering Factor)》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之AWR》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之ASH》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之SQL AWR》 《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之直方图》
近期 AIGC 狂潮席卷，“前端走向穷途”“低代码时代终结”的言论甚嚣尘上。事实上 GPT 不仅不会干掉低代码，反而会大幅度促进低代码相关系统的开发。本文会介绍 GPT Prompt Engineering 的基本原理，以及如何帮助低代码平台相关技术快速开发落地的技术方案。接着往下看吧~
在 OpenAI 发布其第一个 ChatGPT 模型一年之后，对生成式 AI 的兴趣爆炸式增长。大语言模型(LLM)驱动的应用程序现在成为企业思考生产力和效率的前沿。用于构建生成式 AI 应用程序的工具和框架也得到了极大的扩展。但是人们还是担心生成式 AI 输出的准确性，开发人员需要快速学习如何处理这些问题，以构建强大且值得信赖的应用程序。
DataGrip 是一款数据库管理客户端工具，方便的连接到数据库服务器，执行sql语句、创建表、创建索引以及导出数据等。
全文检索是数据库的有力补充，全文检索并不能替代数据库在应用系统中的作用。当应用系统的数据以大量的文本信息为主时，採用全文检索技术能够极大的提升应用系统的价值。
随着GPT模型的快速发展和卓越表现，越来越多的应用开始集成GPT模型以提升其功能和性能。在本文章中，将总结构建SQL提示的方法，并探讨如何将一个开源SQL工程进行产品化。
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常，注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
Sphinx是一个开源搜索引擎，允许全文搜索。众所周知，它能非常有效地对大数据进行搜索。要编制索引的数据通常来自非常不同的来源：SQL数据库，纯文本文件，HTML文件，邮箱等。
在编程的时候，我们会一直考虑所为的「灵活性」的问题。灵活性，可以降低我们变更的成本，减少部署的频率，进而提供更好的开发体验。而与此同时，追求实现的灵活性，可能会影响用户的体验。如何平衡这两种就是一个非常有意思的问题。 不过呢，我们一直在关注于所谓的用户的体验，但是有时候对于开发者的开发体验。如何开发体验更好的话，那么它就会带来更好的用户体验。 引子 在为 ArchGuard 设计「趋势与洞察」功能，它应对于「架构自治服务」一文所描述的概念，即起向用户提供一个迷你版本的数据自治服务的功能。从功能上来说，有点类
除 LangChain 外，目前另一个比较常用的开源大语言模型应用开发框架是 LIamaIndex。LIamaIndex 有丰富的数据导入接口，特别是对结构化数据的支持更友好，另外 LIamaIndex 的 Index 对多种模式的问答逻辑进行了封装，易于使用但缺少灵活性。LIamaIndex 支持与 LangChain 集成，2 个框架可以互相调用。
本文给大家推荐博主自己开源的电商项目newbee-mall-pro。在newbee-mall项目的基础上搭建而来, 使用 mybatis-plus 作为 orm 层框架，并添加了一系列高级功能以及代码优化，特性如下：
这两天从服务器导出一个150多MB的脚本文件，导入到我本地的SQLServer数据库中时，直接打开执行提示内存不足的错误，于是google搜索发现微软针对此类情况有不少命令行工具，其中有一款sqlcmd 实用工具，官方文档地址为：sqlcmd 实用工具 sqlcmd 实用工具是一个命令行实用工具，用于 Transact-SQL 语句和脚本的临时、交互执行以及自动执行 Transact-SQL 脚本撰写任务。 若要以交互方式使用 sqlcmd ，或要生成可使用 sqlcmd运行的脚本文件，用户需要了解 Transact-SQL。 通常以下列方式使用 sqlcmd 实用工具
最近看到一款数据库客户端工具，DataGrip，是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的，就是那个出品Intellij IDEA的公司。DataGrip是一款数据库管理客户端工具，方便连接到数据库服务器，执行sql、创建表、创建索引以及导出数据等。之前试用的客户端工具是dbvisualizer，但是在试用了DataGrip以后，我就决定抛弃dbvisualizer。
最近看到一款数据库客户端工具，DataGrip，是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的，就是那个出品Intellij IDEA的公司。
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。
其实，这个标题的话肯定会引出一些杠精，为了不给杠精留机会，多做一点说明：「Navicat 和 DataGrip 都是非常优秀的数据管理工具，各有所长，这里就不做对比了！你喜欢什么样的风格用什么样的产品，就我个人而言更喜欢 DataGrip 一些。」 把杠精安排的明明白白！
Atzuge|https://www.cnblogs.com/zuge/p/7397255.html
最近遇到一个问题，在SQL Server的查询分析器里面执行一个超过100MB的数据库脚本，发现老是报“引发类型为“System.OutOfMemoryException”的异常”，上网查了一下，主要是因为.sql的脚本文件过大（一般都超过100M）造成内存无法处理这么多的数据。
SQL的一个基本原理（以及SQL所继承的关系原理）就是一列中的单个数据是原子性的。
序言 数据库的优化方法有很多种，在应用层来说，主要是基于索引的优化。本次秘笈根据实际的工作经验，在研发原来已有的方法的基础上，进行了一些扩充，总结了基于索引的SQL语句优化的降龙十八掌，希望有一天你能用其中一掌来驯服客服业务中横行的‘恶龙’ 总纲 建立必要的索引 这次传授的降龙十八掌，总纲只有一句话：建立必要的索引，这就是后面降龙十八掌的内功基础。这一点看似容易实际却很难。难就难在如何判断哪些索引是必要的，哪些又是不必要的。判断的最终标准是看这些索引是否对我们的数据库性能有所帮助。具体到方法上，就必须熟悉数
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 来源：https://www.cnblogs.com/zuge/p/7397255.html DataGrip使用入门 最近看到一款数据库客户端工具，DataGrip，是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的，就是那个出品Intellij IDEA的公司。 DataGrip是一款数据库管理客户端工具，方便连接到数据库服务器，执行sql、创建表、创建索引以及导出数据等。之前试用的客户端工具是dbvisualizer，但是在试用了DataGr
来源：juejin.im/post/5d47f4e851882534d152a206
什么是Lucene？？ Lucene是apache软件基金会发布的一个开放源代码的全文检索引擎工具包，由资深全文检索专家Doug Cutting所撰写,它是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的创建索引和查询索引，以及部分文本分析的引擎，Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎，Lucene在全文检索领域是一个经典的祖先，现在很多检索引擎都是在其基础上创建的，思想是相通的。 Lucene是根据关健字来搜索的文本搜
最近受部门的邀请，给入职新人统一培训IDEA，发现有很多新人虽然日常开发使用的是IDEA，但是还是很多好用的技巧没有用到，只是用到一些基本的功能，蛮浪费IDEA这个优秀的IDE。同时，在这次分享之后，本人自己也学习到了一些新的使用技巧，所以借着这次机会，一起分享出来。希望可以帮到一些人。
本文旨在深入探讨强化学习在生成式预训练语言模型中的应用，特别是在对齐优化、提示词优化和经验记忆增强提示词等方面的具体实践。通过对现有研究的综述，我们将揭示强化学习在提高生成式语言模型性能和人类对话交互的关键作用。虽然这些应用展示了巨大的潜力，但也将讨论现有方法的挑战和可能的未来发展方向。
向量数据库是一种特殊的数据库，它专门用于存储和管理向量数据。向量数据是指由多个数值组成的数据，这些数值通常表示某种特征或属性。例如，一张图片可以表示为一个由像素值组成的向量，一个文本可以表示为一个由单词频率组成的向量。
在 Oracle 数据库中，LIKE 操作是一种常用的模糊匹配方式，用于在字符串中查找符合指定模式的数据。然而，当处理大量数据时，使用 LIKE 操作可能导致查询性能下降。为了提高数据库的效率，本文将重点介绍如何优化使用 LIKE 操作的查询。
Oracle的Hint是用来提示Oracle的优化器，用来选择用户期望的执行计划。在许多情况下，Oracle默认的执行方式并不总是最优的，只不过由于平时操作的数据量比较小，所以，好的执行计划与差的执行计划所消耗的时间差异不大，用户感觉不到而已。但对于书写操作大数据量的SQL而言，其SQL的书写则需要先了解一下执行计划是否最优或满足生产需要。通常当从开发环境迁移到生产环境下时，往往会出现此类情况。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
DataGrip 是由JetBrains公司推出的数据库管理软件，DataGrip支持几乎所有主流的关系数据库产品，如DB2、Derby、H2、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Sqllite及Sybase等，并且提供了简单易用的界面，开发者上手几乎不会遇到任何困难。
InterSystems SQL自动使用查询优化器创建在大多数情况下提供最佳查询性能的查询计划。该优化器在许多方面提高了查询性能，包括确定要使用哪些索引、确定多个AND条件的求值顺序、在执行多个联接时确定表的顺序，以及许多其他优化操作。可以在查询的FROM子句中向此优化器提供“提示”。本章介绍可用于评估查询计划和修改InterSystems SQL将如何优化特定查询的工具。
矢量数据库是为实现高维矢量数据的高效存储、检索和相似性搜索而设计的。使用一种称为嵌入的过程，将向量数据表示为一个连续的、有意义的高维向量。
本文由星环科技创始人兼CEO孙元浩投递并参与《2023中国企业数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项评选。
在刚刚过去的首届 OpenAI 开发者大会上，OpenAI 不仅公布了新的 GPT-4 Turbo 模型，还推出了多项对现有功能的升级和融合，一系列新产品和新功能的发布让外界大呼过瘾。虽然其中重要内容很多，但一条具有革命性意义的消息让人很难不注意到：OpenAI消除在某些用例中对纯向量数据库的需求。换言之，OpenAI 将提供一款 Retrieval 检索工具，用户已无需创建或搜索向量。
通常，LLM会在各种各样的数据上进行训练，这使它们具有广泛的理解能力，但可能会导致在特定的知识领域存在差距。有时，它们甚至可能产生与目标无关或带有偏见的信息——这是从广阔但未经筛选的web学习的副产品。为了解决该问题，我们引入了向量数据库(Vector Database)的概念。这些数据库以一种称为"向量嵌入"的独特格式存储数据，可以让LLMs掌握和使用的信息更连贯和准确。
Cloudera Navigator也是CDH企业版的工具之一，定位为一个数据管理工具。Hadoop大数据平台拥有存储与分析任何种类和规模数据的能力，并且将其开放给更多用户和分析工具。 但是，这同时也带来数据管理上的挑战：大量的业务用户想自助访问可发掘数据；管理员需要知道数据是怎么被用来优化分析性能的；安全团队需要看见数据的访问方式以及它们是怎么满足合规性的。一个大数据平台必须有能力在整个企业内解决数据管理以及合规性需求，但同时不能牺牲大数据本身的灵活性和优势。所以我们需要数据管理工具Navigator。
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
被 GPT 和 OpenAI 刷屏了一个多月，现在 GitHub Trending 已经没有什么和 gpt 无关的项目了，但是好在总有优秀的开源项目拯救我的项目疲惫。像是贴心好用的反向代理 pgrok，据说是穷人的 ngrok 替代品；拯救 SQL Boy 的 textSQL，现在你可以不写 SQL 来查数据了。
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）已成为基于大型语言模型的生成式人工智能应用的关键组成部分。其主要目标是通过将通用语言模型与外部信息检索系统集成，增强通用语言模型的能力。这种混合方法旨在解决传统语言模型在处理复杂、知识密集型任务方面的局限性。通过这样做，RAG显著提高了生成响应的事实准确性和可靠性，尤其是在需要精确或最新信息的情况下。
献给未来的我 每天的坚持 在一群出色的人中间， 常常误以为自己也是其中一员， 然后忘了努力。 在一群不出色的人中间， 常常误以为自己比他们优越， 然后也忘了努力。 所以， 无论什么时候， 都要清醒地认识自己， 并始终不忘努力。 SEO搜索引擎优化不仅仅是优化页面内容在百度搜索结果页面中的排名，其实也还有很多地方是可以优化，获取排名，从而获取流量。 今天，给大家分享如何做百度图片的排名注意事项，这些技巧也很基础，希望能够对各位同学有所帮助。 — — 及时当勉励，岁月不待人。 百度图片优化排名技巧 时本文总计
使用命令行程序有很多充满乐趣的功能，例如“提示工具包”，“命令行界面创建工具包“，“Pygments”和“模糊搜索”，我将介绍如何在几个 Python 库的帮助下实现这些功能。 在本文结尾，读者应该很好地了解如何使用 Prompt Toolkit，Click（命令行界面创建工具包），Pygments 和 Fuzzy Finder 来实现一个易于使用的 REPL（交互式解释器）。 我计划用少于 20 行的 Python 代码中实现这一点。 让我们开始，GO！ Python 提示工具包 我喜欢将这个库看
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