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全面解析 SeaTunnel API 源码:从入门到精通数据集成

引言 随着大数据技术的发展,数据集成和数据流处理需求日益增长。Apache SeaTunnel 作为一款开源的数据集成框架,不仅支持多种数据源和目标,还提供了灵活的 API 来满足各种复杂的业务需求。 本文将深入解析 Apache SeaTunnel 的 API,帮助开发者更好地理解其使用场景和实现方式。 从接口定义来看SeaTunnel 从官网的这个图中, 可以看到在SeaTunnel中, 定义了以下几种类型: 数据源 API(Source API):用于定义数据的输入源。 数据转换 API(Transform API):用于处理和转换数据。 数据目标 API(Sink API):用于定义数据的输出目标。 三种类型/算子 所以我想先从接口的定义上来看下Apache SeaTunnel的设计理念. SeaTunnelSource SeaTunnelSource是数据读取的接口定义, 在这个接口中, 定义了如何从某个数据源中抽取数据. public interface SeaTunnelSource<T, SplitT extends SourceSplit, StateT ext...

什么是语义重新排名以及如何使用它?

作者:来自 ElasticThomas Veasey,Quentin Herreros及Thanos Papaoikonomou 了解在搜索和 RAG 管道中使用语义重新排序(rerank)的权衡。 在本系列博客中,我们将介绍 Elastic 的新语义重新排序器。语义重新排序通常可以提高相关性,尤其是在零样本设置中。它还可用于通过显著提高词汇检索相关性来权衡索引计算成本和查询计算成本。在这第一篇博客中,我们介绍了一些语义重新排序的背景知识以及它如何融入你的搜索和 RAG 管道。 检索 通常,文本搜索分为多个阶段,这些阶段逐渐将结果集过滤到呈现给用户(或 LLM)的最终列表中。 第一阶段称为“检索”,其系统必须能够扩展,以便高效地将查询文本与大量候选匹配语料库进行对比。这对可采用的方法提出了限制。 多年来,检索的唯一范式是词汇检索。在这种方法中,文档和查询被视为一组词,并通过统计模型推导其相关性。此范式中最常见的选择是 BM25。使用这种方法,查询可以通过倒排索引结合一些巧妙的优化手段高效地与大量文档进行比对,从而剔除不具竞争力的候选项。这种方法在许多情况下仍然非常有用,尤其适用于关键词...

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