PPT | 使用NeuFoundry自动机器学习快速打造供应链预测服务

供应链预测服务速成
转载 于 2020-05-07 19:23:57 发布 · 398 阅读 · 1 ·
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本文介绍如何利用NeuFoundry自动机器学习平台，快速构建供应链预测服务，提升业务效率。通过实际案例分享，展示从数据准备到模型部署的全流程。

《使用NeuFoundry自动机器学习快速打造供应链预测服务》

（点击【阅读原文】获取沙龙视频）

博客
京东云JoyAgent持续开源！多模态RAG能力正式开源
12-01 555
传统RAG基础架构传统的检索增强生成（RAG）技术，在处理文本知识方面取得了显著的成功，它通过外部知识库有效缓解了大型语言模型的“幻觉”问题。但其局限性也日益凸显一、多模态问题：处理结构化与非结构化内容当面对企业内普遍存在的文档时，一个仅能理解文字的RAG系统，无法阅读和理解图片、表格中蕴含的丰富信息。这导致了检索的片面性与答案的不完整性，大量高价值的知识资产因此沉睡，无法被有效利用。一方面图像中的数据（如截图或扫描件）也无法被文本RAG系统直接理解。
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深入理解分布式共识算法 Raft
11-27 803
不可靠的网络”、“不稳定的时钟”和“节点的故障”都是在分布式系统中常见的问题，在文章开始前，我们先来看一下：如果在分布式系统中网络不可靠会发生什么样的问题。
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京东云海存储成为全球最大规模基于国产CPU的AI存储技术应用
11-27 383
在极致性能方面，云海AI存储可支持千亿级参数AI大模型，自研引擎采用全追加写模型，融合超低延时RDMA网络及软件架构优化，4K随机写IOPS达到1000万级，平均延迟在100微秒级，I/O性能接近本地NVMe磁盘，单节点可提供 44GiB/s的带宽性能。云海为京东云全自研存储，代码自研率超98%，拥有完全自主知识产权，与主流国产化硬件和软件兼容互认，括操作系统、数据库、中间件、服务器、CPU、主板、网卡、SSD等，并基于全局无锁架构，充分发挥国产硬件能力。，以更低硬件成本实现接近持久内存架构的性能表现。
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JoyAgent 荣获2025开放原子基金会 “《人工智能》开源先锋项目” 称号
11-26 777
2025开放原子开发者大会于11月21日至22日在北京北人亦创国际会展中心成功举办。本届大会以“一切为了开发者”为主题，汇聚了来自全球的开发者、学术专家、开源先锋及社区代表，围绕技术实践、生态建设等多个维度展开深度分享与交流。大会设有开幕式暨前沿主论坛，以及十余场平行技术分论坛，内容覆盖前沿技术与创新实践、开源项目与基础软件、开发者生态与社区治理、学术研究与开源融合等关键方向，为开发者构建了从战略洞察到实战落地的全链路交流平台。
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RAG 分块策略：从原理到实战优化，喂饭级教程不允许你踩坑
11-26 886
AI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段，这使得模型能更轻松地仅搜索和检索所需内容。这种分块技术对于优化检索增强生成（RAG）的性能至关重要。如何开始？可以从512 tokens 搭配 10-15%的重叠率开始。如何优化？调试参数，多使用递归分块和句子分块，语义分块还是不够优秀。如何测评？上号有和方法论？上号CRUD-RAG论文指出对于创意生成和保持文章连贯性的任务，切分较大的块表现会更佳。我们在RAGas。
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用“分区”来面对超大数据集和超大吞吐量
11-26 359
自动再平衡比较方便，因为不需要人工维护，但是它的执行过程是不可预测的：再平衡时将大量数据集从一个节点转移到另一个节点的过程中可能会产生很大的网络开销，这会使得该服务器对请求响应的性能降低，对用户的体验和生产造成负面影响。来传播集群状态的变化，这样每个节点都维护有最新的数据路由方案，当其中一个节点收到请求时，会将其转发到合适的分区节点上（对应服务发现的方案一）。的方法：每个节点上有固定的分区数，当节点增加时，分区将变小，新增的节点会从原有节点的分区中随机进行拆分，最终这个新节点获得公平的负载份额。
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JoyAgent 荣获2025开放原子基金会 “《人工智能》开源先锋项目” 称号
11-24 44
对于JoyDataAgent是一个通用的智能问数的框架和产品，对于用户的场景，只需将表按照DGP协议进行治理后，即可直接进行问数和诊断分析。作为开源项目展示的重要窗口，大会汇集了从初创到成熟运营的各类开源项目，完整呈现项目发展路径，并构建了包含企业、高校、社区等多方参与的“开发者生态圈”。：当前市场上的开源Agent主要是SDK或者框架，用户还需做进一步开发，而京东云JoyAgent整体开源了智能体产品能力，包括前端、后端、框架、引擎和核心子智能体，开发者可以快速部署，拥有专属的企业级多智能体产品。
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RAG 分块策略：从原理到实战优化，喂饭级教程不允许你踩坑
11-21 108
为什么同样是做 RAG，有的效果拔群，有的却差强人意？分块（Chunking）策略可能是那个被你忽略的关键环节。AI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段，这使得模型能更轻松地仅搜索和检索所需内容。这种分块技术对于优化检索增强生成（RAG）的性能至关重要。在RAG中，检索到正确的信息是关键，但当知识库非常庞大，可能包含数百万字或文档时，使用有效的RAG分块技术对于从这类大型数据集中高效检索相关信息，就变得至关重要了。举个例子，你有一个
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多智能体设计模式和智能体框架，你会了么？
11-19 671
硬编码方式，根据关键词、模式或结构化数据进行路由。此方法比 LLM 路由更快、更确定，但灵活性较低。•。
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Joycode 无法跨项目读取源码怎么办？MCP Easy Code Reader 帮你解决！
11-19 909
本篇文章主要介绍 MCP Server，它可以帮助你在使用 Joycode 编写代码时，根据调用链路将多个项目或 Jar 包中相关的代码读取到上下文中，供 Code Agent 帮我们分析逻辑和编写代码，而无需再手动将源码复制到对话框中发送给 AI，提高 Code Agent 准确度和编码效率。MCP 已发布和 Joycode MCP 市场，欢迎大家使用。
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宝剑锋从磨砺出——零售数据库内核，为大促铸剑！
11-19 870
癸卯七月风雨大作京东零售·袁博文僵卧双九不自哀，尚思为东戍轮台。夜阑卧听珊瑚雨，铁马内核入梦来。前言略长，只关心技术的同学可直接跳过看第二章这个问题在技术人心中其实没有标准答案，每个人都有每个人的见解。架构师眼里大抵是高屋建瓴，统领全局；技术大牛的视角可能是剖根溯源，精刀细琢；新人小白或许更单纯，无非就是学习进步，快速成长为大牛之类了。但在我——一个京东数据库人的眼里，技术的底色或许应该是五彩斑斓的吧。经常听人说，每个人呱呱坠地那一刻，都是一张白纸，父母在其上着墨。对于技术人来说又何尝不是呢？初学一门技术，
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京东云张晨 受邀参加KCD 杭州站 x OpenInfra Days China，分享AI时代的大型集群数据处理之道
11-17 744
我将分享一套经实际部署的方案经验，如何在严苛的真实场景中基于虚拟机的隔离提升安全性与效率，并剖析其实际应用价值与注意事项。他的分享将为业界同行应对相似挑战提供宝贵的思路与实战经验。这一变革对底层设施提出了前所未有的新要求：更极致的弹性伸缩、更高效的算力利用、更复杂的跨域调度和更全面的安全防护。这是一个绝佳的机会，在活动上可以直接聆听杰出的开源基础设施领导者的演讲，学习用户案例，建立人脉，并融入当地社区。它充分展现了开源社区的开放精神和跨社区协作的强大力量，我们将共同推动 AI 与云计算技术 的进步与发展。
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【原理到实战】实验异质性分析
11-12 788
实验的异质性，一般被称为HTE（即Heterogeneous Treatment Effects），意为实验中同一个treatment对不同的实验样本，得到的策略效果可能是不一样的。另外还有一些重要的概念需要大家理解英文简称英文全称中文译名含义公式ATE平均处理效应所有实验对象的平均实验效果CATE条件平均处理效应满足一定条件的实验对象的平均实验效果ITE个体处理效应某个实验对象的实验效果。
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最新MCP规范解读，看这篇就够了！
11-12 658
Prompt就像是「对话模板」或「快捷指令」，把常用的复杂指令预设好，用户一键调用。用生活中的例子类比，就像微信的「快捷回复」或IDE中的「代码片段(Snippet)」。
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多智能体设计模式和智能体框架，你会了么？
11-12 652
硬编码方式，根据关键词、模式或结构化数据进行路由。此方法比 LLM 路由更快、更确定，但灵活性较低。•。
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Cursor 一年深度开发实践：前端开发的效率革命
11-10 1160
这个过程强制我理解每一行变更，重新建立起对代码的掌控感。如上图，通常 cursor 在修改完成后都会自动生成总结（也可以通过添加 rules 控制），可以结合总结阅读 diff。
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并发丢数据深度剖析：MySQL锁机制与事务实战踩坑及解决方案
11-10 641
id` bigint(50) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',`metric_def_id` bigint(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '指标定义id',`logic_table_id` bigint(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '逻辑表id',
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AB实验分析智能体（工程篇）【AI业务应用方向】
11-10 68
然而，在这一过程中，仅关注正向指标的提升是不够的，还需通过深入的数据分析，识别潜在的风险因素——即在实现预期指标提升的同时，是否对其他关键指标带来了隐性的负面影响，并评估此类代价是否在可接受范围内，从而做出更为全面和审慎的决策。使得分析质量有了明显的飞跃。为了实现实验分析Agent真正意义上的“助手化”体验，在调研了京东ME开放平台的能力后，发现将以往依托平台的产品化能力前置到京ME端是可行的，让产研同学能够“触手可得”实验分析能力，无需跳转至独立的分析平台，从而显著提升操作便捷性与整体用户体验。
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告别 “盲买”！京东 AI 试穿 Oxygen Tryon：让服饰购物从“想象”到“所见即所得”
11-04 923
线上电商购物模式下，消费者在选购服装时，往往只能通过静态图片和文字描述来想象衣服上身的效果。这种信息获取方式存在极大的局限性，导致消费者在收到商品后，因实际穿着效果与预期不符而产生大量退换货。据相关数据显示，时尚电商领域的平均退货率高达 30% - 40%，部分商家甚至更高。这不仅给消费者带来了糟糕的购物体验，也让商家承受着高昂的运营成本。​对于商家而言，高退货率意味着物流成本的增加、商品损耗的加剧以及客服压力的增大。同时，低效的转化也限制了业务的增长速度。
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基于业务知识和代码库增强的大模型生成代码实践
11-04 930
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