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· 六月 11, 2023 阅读大约需 7 分钟
统一语义数据平台

数据平台一直在进化:从数据中心到数据中台,离散的数据资产得到进一步梳理和整合、按业务封装数据和操作数据的方法,并逐步提供了企业统一的访问、更新、检索、查询等数据服务。

然而市场上不乏听到数据平台的成功案例,却鲜见这些案例得到大规模推广。原因是什么呢?

一. 传统数据平台建设的挑战

传统数据平台的数据模型基于各自厂商的理解,缺乏统一行业数据模型和行业语义。可供参考的国内卫生信息数据元、数据集标准并非完整的行业语义,例如没有业务实体模型和数据元关系定义。传统的数据平台建设通常根据业务域,围绕数据应用需求组织数据。经常看到按业务域划分为CDR(临床数据中心)、ODR(运营数据中心)、RDR(科研数据中心)......

这造成了几个挑战:

1. 按业务域、而非业务实体来划分数据,虽然方便相应的业务域数据分析,但跨业务域重叠的业务实体数据,例如患者,需要跨数据中心同步。这些同步由于数据模型上的差异,往往非全息拷贝。随着同步次数越多,跨数据中心的数据越失真,造成数据资产多源不统一、数据资产一致性问题和时效性问题。

2. 数据平台产品语义表达上参差不齐,业务用户依赖数据工程师对数据理解和操作,无论是统计分析还是机器学习,海量的实施工作无法满足业务敏捷性要求;

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· 三月 17 阅读大约需 12 分钟
生成式大语言模型和检索增强生成

近来生成式大语言模型掀起了革命性的AI浪潮。生成式大语言模型是什么原理?我们怎么在业务中利用它?

一. 大语言模型的工作原理

生成式大语言模型是生成式人工智能底层的机器学习模型,是一种用于自然语言处理的深度学习模型。

人工智能、机器学习与大语言模型的关系如下图:

1.1 为什么我们称之为大语言模型?

大语言模型的“大”体现在多个方面:

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· 十二月 4, 2023 阅读大约需 8 分钟
通用RESTful 业务服务和业务操作

1. 通用RESTful业务服务和业务操作


InterSystems IRIS 提供了一组通用的RESTful 业务服务和业务操作类,用户无需开发自定义的业务服务和业务操作类,就可以直接向外提供RESTful服务和调用外部的RESTful API。

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