大型语言模型(例如 OpenAI 的 GPT-4)的发明和普及掀起了一波创新解决方案浪潮,这些解决方案可以利用大量非结构化数据,在此之前,人工处理这些数据是不切实际的,甚至是不可能的。此类应用程序可能包括数据检索(请参阅 Don Woodlock 的 ML301 课程,了解检索增强生成的精彩介绍)、情感分析,甚至完全自主的 AI 代理等!

在本文中,我想演示如何使用 IRIS 的嵌入式 Python 功能直接与 Python OpenAI 库交互,方法是构建一个简单的数据标记应用程序,该应用程序将自动为我们插入IRIS 表中的记录分配关键字。然后,这些关键字可用于搜索和分类数据,以及用于数据分析目的。我将使用客户对产品的评论作为示例用例。

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我们最近发布了一份关于在镜像环境中使用报告节点(完整的“异步报告镜像成员”)的新白皮书。越来越多的客户正在研究这种机制,将其作为一种快速、简单的方法来设置保持最新的生产数据副本,但可以用于分析查询或重型报告工作负载,而不影响源系统。 请在此处阅读白皮书

与往常一样,我们很想听听您对如何在组织中使用此镜像选项的反馈,以及您是否对我们如何提高其效率有想法。

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