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导读:腾讯 ima 的知识库数量达千万级,ES 侧数据规模接近千亿级,这样的体量下,「一套引擎同时承载全文、向量与混合检索」不是口号,而是每天要面对多租户隔离、...
业务人员需要分析经营指标,数据工程师要处理作业与数据问题,运维人员需要在日志、监控和配置之间定位异常。不同任务背后,都需要数据、知识与专业数据引擎能力共同参与。
数据团队这边,手头正排着三个需求。确认口径、找表、写 SQL、跑数、整理结果,一趟下来两三天过去了。等结果发回市场那边,那个"想看一眼"的冲动,早凉了。
导读:当混合检索从十亿级走向千亿级,很多过去的设计方式开始面临挑战:数据还能不能放进内存、索引怎么组织、查询怎么执行、Schema 怎么演进等,在腾讯云 x E...
导读:传统大数据计算主要围绕结构化数据、SQL、ETL 和批处理展开,资源以 CPU 为主,调度粒度也相对粗。进入 AI 场景后,数据类型扩展到文本、图片、音频...
8月,腾讯云大数据 AI Native 数据平台的新功能有一个共同指向:让数据平台不只是"能跑 AI 负载",而是从计算、存储到平台自身,都为 Agent 时代...
人民政协报基于腾讯云数据分析智能体 TCDataAgent,将原本依赖人工的文章采集、信息入库和检索&分析流程升级为“零人工、每日增量更新,对话式问答”的智能运...
导读:AI / Agent 时代,数据平台的变化同时发生在数据、算力和训练范式上:数据从结构化、半结构化扩展到图片、视频、文本等多模态数据;计算从单一 CPU ...
随着大语言模型、量化模型和传统深度学习模型逐步应用于生产,企业对推理服务的需求已从单一模型运行,发展为多模型、多版本、多算力和多业务场景的统一管理。推理服务不仅...
先想象一个场景:Agent 不只是写一份周报总结,而是要接入数据源、生成 SQL与工作流、构建 DWD/DWS 模型,最后再把每日同步任务发布到生产环境。这时候...
引言:在 AI 时代,数据的价值正在被重新定义。对于非结构化数据占比高、业务高度依赖海量文本分析的行业与客户,如游戏 UGC、电商客诉、内容风控、金融研报、法律...
业务人员想查看经营指标,需要提交需求、等待数据团队排期;数据工程师遇到任务问题,需要在日志、配置和监控之间反复定位;运维人员面对集群告警,则要逐一检查实例状态、...
导读:过去,数据平台的核心任务是把数据存好、算好,再以查询结果、报表或预测的方式交给人使用。当 Agent 开始理解意图、拆解任务并自主行动后,数据的角色和数据...
8月18日,据国际事务处理性能委员会(TPC)官网信息,腾讯云数据湖计算DLC刷新TPC-DS 100TB性能和性价比两项世界纪录,综合性能成绩达6.54亿,是...
8月21日,腾讯云与全球领先的搜索AI公司Elastic在深圳宣布升级战略合作,双方将围绕AI搜索、企业数据与Agent应用进一步加强技术和产品协同,为企业打造...
在大模型与生成式 AI 狂飙突进的时代,如何释放 AI 搜索的极致力量,将其转化为企业数字化转型的核心引擎?
7月,腾讯云大数据 AI Native 数据平台的新功能有一个共同指向:让数据平台不只是"能跑 AI 负载",而是从计算、存储到平台自身,都为 Agent 时代...
TBDS 基于 Ray 构建多模态数据智算平台,实现了数据处理与AI计算的全链路打通。平台支持 GPU、CPU 及信创芯片的异构资源统一调度,核心收益包括:GP...
以视频理解为例,团队需要先从对象存储读取海量视频,再完成格式校验、切分、抽帧、音频提取、画质过滤、图文匹配、内容安全检测和 Caption 生成;随后把处理结果...
导读:当 AI Agent 从“能对话”进入“能执行任务”的生产阶段,企业数据平台面对的已不只是新增一种应用形态,而是数据形态、计算资源、训练范式和开发方式的同...
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