Paimon?x?StarRocks?助力喜马拉雅直播实时湖仓构建
本文由喜马拉雅直播业务与仓库建设负责人王琛撰写,介绍了喜马拉雅直播业务的数据仓库架构迭代升级。文章重点分享了基于 Flink + Paimon + StarRocks 实现实时湖仓的架构及其成效,通过分钟级别的收入监控、实时榜单生成、流量监测和盈亏预警,大幅提升了运营效率与决策质量,并为未来的业务扩展和 AI 项目打下坚实基础。
Github上的十大RAG(信息检索增强生成)框架
信息检索增强生成(RAG)是一种结合了检索系统和生成模型优势的技术,能够显著提升大型语言模型的性能。RAG通过从外部知识库中检索相关信息,增强模型的输入,从而生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。GitHub上涌现出多个开源RAG框架,如Haystack、RAGFlow、txtai等,每个框架都有独特的功能和特性,适用于不同的应用场景。这些框架不仅提高了模型的准确性和可靠性,还增强了过程的透明度和可解释性。
实时计算Flink场景实践和核心功能体验
本文详细评测了阿里云实时计算Flink版,从产品引导、文档帮助、功能满足度等方面进行了全面分析。产品界面设计友好,文档丰富实用,数据开发和运维体验优秀,具备出色的实时性和动态扩展性。同时,提出了针对业务场景的改进建议,包括功能定制化增强、高级分析功能拓展及可视化功能提升。文章还探讨了产品与阿里云内部产品及第三方工具的联动潜力,展示了其在多云架构和跨平台应用中的广阔前景。
实时计算Flink评测
本文介绍了Flink在实时计算领域的应用实践及核心功能评估,涵盖用户行为分析、电商羊毛党识别、实时销售数据分析三大场景,展示了Flink在处理实时数据流时的高效性、准确性和可靠性。同时,文章还深入探讨了Flink的统一数据处理、事件驱动处理、高容错性、高性能低延迟、灵活窗口操作及丰富API等核心功能,并指出了其优势与待改进之处,为用户提供全面的参考。