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RSS订阅原创 2025企业级数据编织（Data Fabric）落地指南
在2025年，数据编织已从一个技术概念演变为一项关键的企业战略基础设施，其核心价值在于释放被孤立数据的潜力，并为企业级生成式人工智能（AI）提供坚实、可信的数据基础。该架构通过创建一个统一、智能且自动化的数据管理层，解决了高达80%的企业数据处于非结构化和未被利用状态的根本性挑战。其技术核心在于由主动元数据和知识图谱驱动的“智能核心”，它支持数据集成、治理和虚拟化等功能。成功的实施路线图应始于明确的业务目标，采用分阶段、迭代的方法，从高影响力的试点项目开始，逐步扩展。
2025-07-21 10:53:23
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原创 面向现代数据湖仓的开放表格式对比分析：Iceberg、Hudi、Delta Lake与Paimon
本文分析四种主流开放表格式——Apache Iceberg、Apache Hudi、Delta Lake和Apache Paimon。它们通过提供ACID事务、完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作支持、可扩展的元数据管理以及灵活的模式演进等功能，将数据湖从一个被动的、仅支持追加的冷数据存档，转变为一个能够同时支持传统BI分析和现代AI/ML工作负载的、活跃的、可靠的事务型数据平台。
2025-07-19 23:54:59
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原创 开源元数据平台深度比较分析：Apache Gravitino、DataHub 与 Unity Catalog OSS
本次分析报告旨在对三个领先的开源元数据平台进行深入、详尽的技术评估：Apache Gravitino、DataHub 和 Unity Catalog 开源版（OSS）。这三个平台代表了解决现代元数据挑战的三种截然不同的哲学理念和架构范式。
2025-07-18 15:25:04
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原创 无基准真相(Ground Truth)的RAG评测
在没有预先标注的“基准真相”（Ground Truth）数据集的情况下，评估检索增强生成（RAG）系统是一项核心挑战。本文深度解析了应对这一挑战的现代评估范式、核心指标及主流框架。核心策略分为两种：合成基准真相和以大模型为评判者。文章提供了可操作建议：采用自动化框架与小规模高质量人工标注相结合的混合方法，以实现成本和效益的最佳平衡 。同时，提供了一个分步指南，帮助开发者从零开始建立一个无基准真相的RAG评估流水线，涵盖从策划测试集、合成“黄金”答案到分析核心指标并进行迭代的全过程。
2025-07-17 21:39:50
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原创 MLflow GenAI 功能深度解析：构建企业级 LLMOps 的统一框架
MLflow GenAI 作为面向企业级LLMOps的统一框架，通过演进式设计扩展传统MLOps能力，解决了大语言模型应用（如 RAG）的核心运维挑战。其核心创新MLflow Tracing通过结构化记录 Trace和 Span，将黑盒流程转化为可追溯、可分析的数据，支持自动捕获输入输出、性能指标和成本元数据。该框架深度集成LangChain/LlamaIndex，提供可视化调试工具，并通过统一平台管理模型、提示模板及评估器，显著降低多组件 LLM 应用的调试复杂度与运维成本，同时保持技术栈开放性。
2025-07-17 20:55:41
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空空如也
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