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OrioleDB —— 构建现代云原生存储引擎

OrioleDB 是 PostgreSQL 的全新存储引擎,为该数据库平台带来了现代化的数据库容量、功能和性能。目前正处于公测状态。建议用于实验、测试、基准测试等,但不建议用于生产用途。 OrioleDB 包含一个扩展,它构建在创新的表访问方法框架和其他标准 Postgres 扩展接口的基础上。通过扩展和增强当前的表访问方法,OrioleDB 为未来更强大的存储模型打开了大门,这些模型针对云和现代硬件架构进行了优化。 OrioleDB 目前在标准 PostgreSQL 许可证下分发。 专为现代硬件而设计。OrioleDB 设计避免了包含数十个和数百个 CPU 核心的现代服务器上的遗留 CPU 瓶颈,从而优化了现代存储技术(例如 SSD 和 NVRAM)的使用。 减少维护需求。OrioleDB 实现了撤消日志和页面合并的概念,消除了对专用垃圾收集过程的需要。此外,OrioleDB 实现了默认的 64 位事务标识符,从而消除了众所周知且令人痛苦的环绕问题。 设计为分布式。OrioleDB 实现了行级预写日志并支持并行应用。该日志架构针对基于 raft 共识的复制进行了优化,允许实现主动-主...

5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统

伴随大语言模型(LLM,Large Language Model)的涌现,人们发现生成式人工智能在非常多领域具有重要意义,如图像生成,书写文稿,信息搜索等。随着 LLM 场景的多样化,大家希望 LLM 能在垂直领域发挥其强大的功能。但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。 目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tuning)。前者是通过新数据集在已有模型上进一步训练,训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。 本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利用嵌入技术(embedding),通过嵌入模型,将数据集内容转化为向量,然后 借助火山引擎云搜索服务 ESCloud 的向量搜索能力,将这些向量和数据保存起来。在查询阶段,通过相似度查询,匹配出关联的 topK 结果,然后将这些结果辅以提示词提供给 LLM,最终生成相应的答案。这里会从火山引擎方舟平台大模型广场中选取一个大模型作为 ...

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