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首先缓存这个词大家应该都比较清楚了，无论是在应用服务、数据处理等技术中都会用到缓存技术，用于加速数据查询效率，减少底层额外计算资源的消耗，是一个非常重要且强大的技术。简单来说：用于将频繁访问的数据或计算存储在更快、更易于访问的位置。这使得信息检索更加迅速，减少了重复执行相同操作或获取相同数据的需要。本质上，缓存充当一种短期记忆，有助于提高系统性能和效率。通常意义上，缓存对服务带来的好处有几点：...

AI智能体（Agent）是目前能够看到的为企业业务带来很大价值的AI应用，通过AIAgent可以自主处理很多重复性工作，以及极大地减少代码开发量，所以很多国内外很多企业都在朝这个方向探索。而要做企业内部的Agent服务的话，永远绕不过去的事情就是和企业内部数据进行互通，以及和企业内部的系统联动起来；这个过程在过去AI技术中可以通过MCP协议方式来实现，MCP通过一个标准化的协议，可以对接很多内外部的系统服务，例如Mysql、Red...

1.LargeLanguageModels(LLMs,大语言模型）所有AI应用中的中心枢纽，也就是AI应用的“大心脏”，具备智能化问答、诊断、推理分析能力，目前LLM指参数规模从数亿到数千亿甚至更多、通常来说，模型参数规模越大说明模型的记忆拟合能力越强，以自监督目标在大规模文本多模态数据上预训练，从而具有广泛语言理解与生成能力的神经网络模型。而对于大模型除了具备智能化追外，也有一些问题存在，例如：幻觉问题：模型编造事实带有偏见...

这两年在AI圈子里，真的是新名词、新概念、新模型层出不穷，貌似隔段时间不出现一个新词感觉整个行业都退步了一样，大家都还在学习怎么使用好PromptEngineering（提示词工程）的时候，这不ContextEngineering（上下文工程）这个新词就出来了。这篇内容来分享一下关于ContextEngineering（上下文工程）这个新词的介绍、提示词工程和上下文工程的区别、以及二者在实际工作中的作用是什么，毕竟，现在AI圈子里面的新东西还是要跟上...

从2024年12月份DeepSeek发布了DeepSeekV3开始，整个AI圈内就掀起了一波技术创新式浪潮，核心的因素在于一家在2023年刚注册成立的初创企业所发布的第一个正式版本模型就直接对标了OpenAI闭源的GPT4o以及Claude3.5Sonnet，更重要的是其训练阶段的成本只有不到600万美元，是什么概念？在这之前，普遍的训练成本都在千万甚至于上亿美元的成本支出，突然出现预训练大模型在性能上比肩目前最强的GPT4o，成本上比GPT4o要节约十几倍，关...

本来想写在AI大模型中对于数据方面的挑战，但是发现还是要找一个场景来铺垫一下，正好去年做过一些大模型知识库的内容，对于RAG方面还算了解一些，所以先来说一下关于大模型应用方面的东西吧，下一篇再来聊聊AI大模型场景中对于数据管理方面的机会。先解释一下什么是检索增强生成技术（下文简称：RAG），对于日常我们所理解的大模型来说，他们具备的是模型本身能力（亿级别参数+通用数据），但是在特定领域内的数据可能是无法获...

在数据应用场景中，数据源属于数据管理是非常的一个环节，包括数据源、数据集成、生命周期、数据地图、数据标注、数据安全、主数据等等等，数据管理也是整个数据治理体系中最核心的部分之一，面向智算领域的数据能力，对于AI数据治理会有一些新的挑战。在过去数十年的大数据领域发展过程中，结构化数据和半结构化数据处理都是其中绝对的主角，结构化和半结构化数据由业务流程产生，与商业价值高度相关，这些数据与企业的流程业...

最近一直在做数据+AI方向的工作，前两天无意中看到一个MCP的技术，经过详细的学习之后，了解到这个可能不仅仅应用在大模型，而更多是数据和模型之间的桥梁，最近就一直在考虑对于多模态数据如何才能实打实的和应用模型结合起来的事情，MCP无疑是提供了某种思路，下面是关于MCP的一些介绍，部分内容是参考的社区文档。MCP（ModelContextProtocol）是一种开放协议，它标准化了应用向设备提供上下文的方式。可以将MCP想象成AI应用...