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微信视频号'段智华'主要推广清华大学出版社新书《Spark大数据商业实战三部曲》第二版,内容针对Spark 2.4.3全面更新,新增Spark+AI内幕解密篇,涉及TensorFlow和Pytorch。同时推出《企业级AI技术内幕》,包含自研盘古人工智能框架、机器学习实战和Alluxio解密等主题。

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微信视频号“段智华”,视频号主要推广内容:清华大学出版社新书《Spark大数据商业实战三部曲:内核解密|商业案例|性能调优》第二版,新书在第一版本的基础上以Spark 2.4.3版本全面更新源码,并以TensorFlow和Pytorch为核心,新增加Spark+AI内幕解密篇的全新内容,大幅度增加人工智能的内容并相应增加实战案例。同时出版新书《企业级AI技术内幕》:涵盖自研盘古人工智能框架开发专题篇、机器学习案例实战篇、分布式内存管理系统Alluxio解密篇等内容。
 

内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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