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【RAG论文】RAG中半结构化数据的解析和向量化方法

abs/2405.03989 代码: https://github.com/linancn/TianGong-AI-Unstructure/tree/main 这篇论文提出了一种新方法，用于解析和向量化半结构化数据...，以增强大型语言模型（LLMs）中的检索增强生成（RAG）功能。...docx格式因其标准化、高质量的文本、易于编辑、广泛的兼容性和丰富的元数据内容而被选为处理和提取结构化数据的首选格式。...自动化解析和分割：使用基于深度学习的对象检测系统（如detectron2）将.docx文件分割为多个元素，包括标题、文本、图像、表格、页眉和页脚。...向量数据库构建：使用OpenAI的“text-embedding-ada-002”模型通过API生成与特定内容相对应的嵌入向量，并将这些向量存储在Pinecone的向量数据库中。

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在Python中处理JSON数据的常见问题与技巧

在Python中，我们经常需要处理JSON数据，包括解析JSON数据、创建JSON数据、以及进行JSON数据的操作和转换等。...本文将为你分享一些在Python中处理JSON数据的常见问题与技巧，帮助你更好地应对JSON数据的处理任务。　　1.解析JSON数据　　首先，我们需要知道如何解析JSON数据。...'w')as f:　　json.dump(data,f)　　```　　3.处理复杂JSON数据　　除了简单的JSON数据，我们还需要处理更复杂的JSON数据结构，例如JSON数组、嵌套JSON对象等。...在Python中，我们可以使用json模块的方法来处理这些复杂的JSON数据。...下面是一个示例，展示如何处理JSON数据中的日期和时间信息：　　```python　　import json　　from datetime import datetime　　#将日期转换为Python

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如何在Python中实现高效的数据处理与分析

在当今信息爆炸的时代，我们面对的数据量越来越大，如何高效地处理和分析数据成为了一种迫切的需求。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据处理和分析库，帮助我们轻松应对这个挑战。...本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理： 数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...['age'].describe() print(statistics) 数据聚合：使用pandas库的groupby()函数可以根据某个变量进行分组，并进行聚合操作，如求和、平均值等。...在本文中，我们介绍了如何在Python中实现高效的数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开，我们学习了一些常见的技巧和操作。...通过合理的数据预处理，准确的数据分析以及直观的数据可视化，我们可以更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，为决策提供有力的支持。

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如何在CDH中使用Solr对HDFS中的JSON数据建立全文索引

本文主要是介绍如何在CDH中使用Solr对HDFS中的json数据建立全文索引。...Solr服务 2.索引建立流程 ---- 见下图为本文档将要讲述的使用Solr建立全文索引的过程： 1.先将准备好的半/非结构化数据put到HDFS。...Morphline可以让你很方便的只通过使用配置文件，较为方便的解析如csv，json，avro等数据文件，并进行ETL入库到HDFS，并同时建立Solr的全文索引。...，必须指定唯一键（uniqueKey），类似主键，唯一确定一行数据，我们这里的示例demo使用的是json中的id属性项。...4.本文只是以json格式的数据进行举例验证，实际Morphline还支持很多其他的格式，包括结构化数据csv，HBase中的数据等等。

5.9K41

分享一个.NET平台开源免费跨平台的大数据分析框架.NET for Apache Spark

今天早上六点半左右微信群里就看到张队发的关于.NET Spark大数据的链接https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-for-apache-spark...我们都知道Spark是一种流行的开源分布式处理引擎，适用于大型数据集(通常是TB级别)的分析。Spark可用于处理批量数据，实时流，机器学习和即时查询。...使用这些.NET API，您可以访问Apache Spark的所有功能，包括Spark SQL，用于处理结构化数据和Spark流。...您的数据处理代码还可以利用.NET开发人员可以使用的大型库生态系统，如Newtonsoft.Json，ML.NET、MathNet.NDigics、NodaTime等。...简化入门经验、文档和示例 原生集成到开发人员工具中，如VisualStudio、VisualStudio Code、木星笔记本 .net对用户定义的聚合函数的支持 NET的C#和F#的惯用API(例如，

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C#中往数据库插入更新时候关于NUll空值的处理

SqlCommand对传送的参数中如果字段的值是NULL具然不进行更新操作，也不提示任何错误。。。百思不得其解。。。先作个记录，再查资料看看什么原因。...找到了相关的解决方法 ADO.Net的Command对象如何向数据库插入NULL值（原创） 一般来说，在Asp.Net与数据库的交互中，通常使用Command对象，如：SqlCommand。...中往数据库插入空值的问题 在用C#往数据库里面插入记录的时候, 可能有的字段你不赋值,那么这个字段的值就为null, 如果按一般想法的话,这个值会被数据库接受, 然后在数 据表里面显示为NUll, 实际上这就牵扯到一个类型的问题..., C#中的NUll于SQL中的null是不一样的, SQL中的null用C#表示出来就 是DBNull.Value, 所以在进行Insert的时候要注意的地方....但是这样当一个数据库有很多字段时或者是有很多张表时, 代码就会很多了,我也没有找到特别方便的方法,我的方法是：写一个静态的方法来对变量的值进行判断: Example :              static

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“平民化”半结构数据处理

伴随着大数据技术的兴起，半结构化数据得到了迅猛发展，时至今日仍趋势不减。半结构化数据被视为一种特殊的结构化数据，其拥有语义元素，是一种自描述结构。常见的半结构数据格式有，XML、Json等。...据IDC预测，2025年，结构化数据规模将达35ZB，约占数据总量的20%。虽无准确数据表明半结构化数据在结构化数据中的占比。...伴随着半结构化数据的广泛应用，面向半结构化数据的分析处理需求也不断提升。    对于半结构化数据，鉴于其格式表达的灵活性，目前主要的分析处理手段都是通过编程来实现的。...各类不同的编程语言，如：Python、Java、GO等都为XML、Json等格式的处理提供了对应的开发包。开发人员可以非常便捷的使用这些开发包，完成对半结构化数据的处理。...所有半结构化数据处理算子在配置使用时风格一致，可有效降低数据处理人员的学习成本及编程技能要求，从而实现半结构化数据的“平民化”处理。

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MySQL Document Store 混合使用关系型数据与非关系型数据

Document Store：文档存储也称作面向文档的数据库，是一种用于管理半结构化数据的存储系统。现代化的文档存储支持使用key value构建，例如使用JSON或XML。...区分文档存储与关系型数据的最重要两点是半结构化的数据和NoSQL接口。关系型数据要求事先定义一个结构，数据按照相同的结构存放在一起。...之前我们很少能够看到使用关系型数据的访问机制去访问文档存储里面的数据，从MySQL5.7.8之后，用户可以通过JSON数据类型将JSON文档作为一列存储在表中。...其次，当JSON文档存储在表里，存储引擎会用一种专门优化的二进制格式进行处理，使得服务器可以快速访问里面的数据，而不是每次访问时进行解析处理。因此MySQL能够在关系型数据里面存储非结构化数据。...Java, C#, C++支持 X DevAPI 以上内容简明介绍了MySQL Document Store，今后找机会写一下更为详尽的内容。

1.5K20

MongoDB传统关系型数据库的对比

表格的列定义了表格中的每个字段，而每行包含了一组相关的数据。这种模型非常适合存储结构化数据，例如订单、客户和产品等。MongoDB使用文档模型来存储数据，其中每个文档包含多个字段。...文档可以嵌套，从而使得它可以存储非结构化或半结构化的数据。文档的字段可以是字符串、整数、浮点数、日期、数组、嵌套文档等。...下面是一个示例，展示了如何在传统关系型数据库和MongoDB中存储同一组数据：传统关系型数据库：Table: Customers+----+----------+----------------+| id...MongoDB通常用于处理大量的非结构化数据，例如文档、图像、视频、音频等。它可以快速访问并处理这些数据，而不需要将其分解为多个表格。...MongoDB也非常擅长处理分布式数据，可以轻松扩展到多个节点，以处理大量的数据负载。

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大数据设计模式-业务场景-批处理

批处理的一个例子是将一组大型的扁平、半结构化CSV或JSON文件转换为一种计划化和结构化的格式，以便进一步查询。...通常，数据从用于摄取的原始格式(如CSV)转换为二进制格式，这种格式具有更好的查询性能，因为它们以列格式存储数据，并且通常提供关于数据的索引和内联统计信息。 技术挑战 数据格式和编码。...U-SQL是Azure Data Lake Analytics使用的查询处理语言。它结合了SQL的声明性和c#的过程可扩展性，并利用并行性支持大规模数据的高效处理。 Hive。...Pig是一种声明性的大数据处理语言，在许多Hadoop发行版中都使用，包括HDInsight。它对于处理非结构化或半结构化数据特别有用。 Spark。...HBase是一个低延迟的NoSQL存储，它为查询结构化和半结构化数据提供了高性能、灵活的选项 Hive。除了对批处理有用之外，Hive还提供了一个在概念上类似于典型关系数据库管理系统的数据库体系结构。

1.8K20

向量数据库101-非结构化数据入门

回到图书数据库的例子，我们可以将其扩展为半结构化的 JSON 格式，如下所示: { ISBN: 0767908171 Month: February Year: 2003 Name: A...注意，我们新的 JSON 数据库中的第一个元素现在包含 Months 和 Tags 作为两个额外的信息片段，而不影响后面的两个元素。...请注意，这些用于半结构化数据的流行数据库是如何在用于结构化数据的流行数据库发布十多年后才发布的——请记住这一点，我们将在稍后讨论它。...但是在我们深入矢量数据库和 Milvus 之前，让我们花一分钟来讨论一下我们如何处理和分析非结构化数据。对于结构化和半结构化数据，在数据库中搜索或筛选项是相当简单的。...·搜索和分析非结构化数据是通过人工神经网络搜索完成的，这个过程本质上是概率的。另一方面，跨结构化/半结构化数据进行查询是确定性的。 ·非结构化数据处理与半结构化数据处理截然不同，需要完全转换范式。

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mongodb的简介与适用场景

mongodb简介 分布式文档存储数据库 面向集合（文档）的类JSON格式存储方式,对面向对象编程语言友好 读写高性能（相对于RDBMS），高并发下的数据存储 扩展性好，通过增加机器实现性能扩展。...如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。...存储数据无模式，适合半结构化及非结构化数据存储，数据格式经常发生变 最接近RDBMS的NoSql数据库，介于键值对nosql和关系型数据库之间 支持mapreduce数据批量处理与聚合 支持大文件存储，...对内存要求比较大，至少要保证热数据（索引，数据及系统其它开销）都能装进内存 用户权限方面比较弱，这一点MongoDB官方推荐的是将机器部署在安全的内网环境中，尽量不要用权限。 占用大量的磁盘空间。...用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 不适用的场景如下 要求高度事务性的系统,如银行转账。强业务数据状态相互影响，频繁变换，如：企业OA。

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javascript-prototype原理

mongodb简介 分布式文档存储数据库 面向集合（文档）的类JSON格式存储方式,对面向对象编程语言友好 读写高性能（相对于RDBMS），高并发下的数据存储 扩展性好，通过增加机器实现性能扩展。...如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。...存储数据无模式，适合半结构化及非结构化数据存储，数据格式经常发生变 最接近RDBMS的NoSql数据库，介于键值对nosql和关系型数据库之间 支持mapreduce数据批量处理与聚合 支持大文件存储，...对内存要求比较大，至少要保证热数据（索引，数据及系统其它开销）都能装进内存 用户权限方面比较弱，这一点MongoDB官方推荐的是将机器部署在安全的内网环境中，尽量不要用权限。 占用大量的磁盘空间。...用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 不适用的场景如下 要求高度事务性的系统,如银行转账。强业务数据状态相互影响，频繁变换，如：企业OA。

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物联网云平台数据存储方案，这次我终于找对了

半结构化数据。 非结构化数据。 从结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的角度来选择合适的数据库： 结构化数据 结构化数据是指具有固定格式和数据模型的数据，例如表格中的行和列数据。...对于结构化数据，关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）往往是较好的选择。关系型数据库采用表格的结构，支持严格的数据模型和事务处理，可以提供高度的数据完整性和一致性。...对于半结构化数据，NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）是一种较好的选择。NoSQL数据库使用非关系型模型，适用于存储和查询半结构化数据。...MongoDB采用文档数据库结构，可以存储和查询包含不同字段和结构的数据。Cassandra则具有分布式和高可扩展性的特点，适合处理大规模的半结构化数据。...这些数据库提供了灵活的数据模型和较快的读写速度，适合存储和分析半结构化数据，如日志文件、JSON数据、传感器数据流等。

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【简介】大数据技术综述

数据一般被分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。 对于结构化数据的处理，传统的数据处理方式是由数据库、数据仓库负责存储，使用SQL（结构化查询语言）进行处理。...而非结构化、半结构化数据，传统的处理方式是由NoSQL数据库负责数据存储，但处理时，一般使用并发程序将数据读取后进行处理。 大数据背景下存在的问题 传统数据处理架构，能满足在一定数据规模下的处理效率。...而在大数据领域，处理的数据除了结构化数据，还包括非结构化、半结构化数据，非结构化数据常见的有视频、图像，而半结构化数据则是日志、json等。 所以大数据背景下，数据的多样性是一个挑战。...而且非结构化、半结构化数据，因为本身大小原因，在所有数据中占较高的比重。而大数据技术可以完成对这些多样化数据的存储于处理。...但其实在大数据处理领域，离线批处理场景更重视处理速度和吞吐；而实时流处理场景，最终的数据结果也会存储到分布式数据库中（如HBase），并不直接存储在分布式文件系统中，而建立在分布式文件系统上的分布式数据库的延迟一般都很低

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MySQL和MongoDB的区别

使用 BSON 文档可以存储非结构化、半结构化和结构化数据。MongoDB 没有使用数据库架构，而是采用了一种灵活的方法，将文档存储在集合中。...MySQL 使用固定架构，将数据整理成行和表。必须将数据结构化并放入表格系统中才能使用 MySQL。 通过将数据存储为 JSON 文档，MongoDB 允许构建具有许多不同数据类型的复杂应用程序。...差异表格 MongoDB MySql 数据模型 MongoDB 将数据存储在 JSON 文档中，然后将其整理成集合。 MySQL 将数据存储在列和行中。数据存储是表格式和关系式的。...查询大量记录时，MySQL 的速度更快。 灵活性 MongoDB 没有架构，因此具有更大的灵活性，并且能够处理非结构化、半结构化和结构化数据。 MySQL 有严格的架构，可以很好地处理结构化数据。...MongoDB 适合以下场景： MongoDB 在社交网络、媒体或物联网（IoT）等应用场景中处理非结构化数据时，该数据库更为合适。

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揭秘 Variant 数据类型：灵活应对半结构化数据，JSON查询提速超 8 倍，存储空间节省 65%

半结构化数据是一种灵活多变的数据形式，不受固定结构限制，无需事先定义固定的表结构，为数据存储和分析提供了强大的灵活性及便捷性。常见的半结构化数据包括 XML、JSON、日志文件等。...移动应用利用半结构化数据记录用户行为数据，随着新功能的引入，用户行为的属性可能会发生改变。半结构化数据能够灵活适应这些变化，无需频繁修改数据库结构。...例如：将数据直接存储为 JSON 后，在查询时需要实时解析 JSON 数据 ，这将导致较高的 CPU/IO 消耗和查询延迟，尤其是在处理大量或复杂半结构化数据时，性能瓶颈尤为突出。...Variant 数据类型支持存储半结构化数据，并支持存储包含不同数据类型（如整数、字符串、布尔值等）的复杂数据结构，无需提前在表结构中定义具体的列，彻底改变了 Doris 过去基于 String、JSONB...此外，我们将持续优化 Variant 数据类型，为用户带来更卓越的半结构化数据处理和查询体验。

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