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前面很多期介绍了密集文档场景的RAG方法,今天来看看大量表格场景的RAG怎么做的。现有结合大模型的方法通常需要将整个表格作为输入,这会导致一些挑战,比如位置偏差、上下文长度限制等,尤其是在处理大型表格时。为了解决这些问题,文章提出了TableRAG框架,该框架利用和,以在。这种方法能够更高效地编码数据和精确检索,显著减少提示长度并减轻信息丢失。表提示技术在LLM中的应用比较语言模型读取整个表格。这
共享单车之租赁需求预估第2关:特征工程
很久以前,我还是个保洁员,直到有一天上帝说不了解端智能的保洁员不是好保洁员,于是我向隔壁小哥偷学了端智能这项技术,写下了这篇文章,如有错误,请找隔壁小哥~本文将谈谈端智能以及端智能在西瓜视...
本文系统介绍了Apache Flink流处理框架的进阶知识与实际应用。首先回顾了Flink的基础架构和编程模型,重点阐述了数据类型与序列化、双流Join操作、复杂事件处理(CEP)和状态管理等核心技术。然后通过实时智能推荐、欺诈检测和实时数仓等典型应用场景,展示了Flink的强大功能。最后深入探讨了网络传输、状态管理和检查点等性能优化策略。文章指出Flink凭借其优异的实时处理能力,已成为大数据处
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Hadoop作为当前最流行的大数据处理框架之一,以其高可靠性、高扩展性、高容错性等特点,为海量数据的存储、处理和分析提供了强大的支持。基于Hadoop的海鲜交易市场数据分析系统,能够实现对市场交易数据的快速采集、存储、处理和分析,为市场管理者和参与者提供全面的数据支持,助力市场实现智能化、精细化的运营和管理。本文旨在探讨基于Hadoop的海鲜交易市场数据分析系统的设计与实现。我们将分析海鲜交易市场
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流式数据处理(Stream Processing)是一种实时处理不断生成的数据流的技术。与传统的批处理不同,流处理能够在数据到达时即刻进行处理,减少了延迟。这种处理模式非常适合处理像 IoT 数据、日志数据、金融交易数据、社交媒体数据等实时产生的数据。流式数据处理已成为大数据领域的重要技术,Hive 的引入使得流式数据分析变得更加灵活和高效。通过与 Kafka、Flink 等框架的集成,Hive
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