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Bytebase 3.8.0 - 显著优化 schema 同步/回滚兼容性

🔔 重大变更 显著优化多数据库(MySQL/PostgreSQL/TiDB/SQL Server/Oracle)的 schema 同步/回滚兼容性,支持绝大多数常见数据库对象。 文档地址 下线工单订阅功能。 将 SQL 审核中心更名为变更计划。 🎄 改进 新增查询结果行数限制功能。 新增多域名配置支持。 简化默认值输入:不再区分表达式和值,统一通过文本输入框填写。 在审批流程处展示全部审批人,且可悬停显示细节。 🐞 Bug 修复 修复了 ClickHouse 查询中的 JSON 数据类型显示问题。 在 Terraform SSL 配置中新增 use_ssl 字段。 📕 安装及升级 新安装 https://docs.bytebase.com/get-started/self-host 升级 https://docs.bytebase.com/get-started/upgrade 升级前请备份元数据库,升级后无法回退版本。 💡 更多资讯,请关注 Bytebase 公号:Bytebase

vec2text 技术已开源!一定条件下,文本嵌入向量可“近乎完美地”还原

编者按: 我们今天为大家带来的这篇文章,作者的观点是文本嵌入向量并非我们想象中的安全载体,在某些条件下,通过适当的技术手段可以高精度地还原出原始文本内容。 作者在本文介绍了其开发的 vec2text 方法 ------ 一种基于迭代优化的文本反演技术,能够以 92% 的精确率还原 32 个词元的文本序列,BLEU 分数高达 97 分。这一技术为企业在部署 AI 系统时的数据安全策略敲响了警钟。 本文系原作者观点,Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Jack Morris 编译 | 岳扬 01 向量数据库的崛起 近年来,随着生成式 AI 的迅猛发展,众多企业正争相将 AI 技术融入其业务中。其中一个最普遍的做法,是构建能够基于文档数据库中的信息来回答问题的 AI 系统。解决此类问题的主流方案大多基于一项关键技术:检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)。 RAG 系统概览。‌来源:"Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks"[1] 这正是当下许...

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