（http://arxiv.org/abs/2408.05109）大模型的出现，自然语言检索成为了可能。...大语言模型（LLM）与数据检索的结合，通过LLM对自然语言的理解能力，使用户能够用自然语言与数据交互，摆脱对SQL等编程语言的依赖，降低了数据访问的门槛，使数据获取更加直观和高效。...这是大模型的基础能力。步骤 2：分析和查表接下来，就是找数据。一般企业的数据表都非常多，只要找对了表，才能查到对的数据。...生成响应（Response）：将检索到的信息输入到大语言模型中，结合检索结果来生成最终的回答。RAG通过将外部知识引入LLM，能够有效弥补模型知识的不足。...SQL生成：结合数据库的schema和相关业务信息，调用大语言模型生成SQL查询。这一步强调了生成SQL是通过理解数据库结构和用户需求实现的。
因为随着小的B+树越来越多，每次读操作需要查询更多的树，这会导致读性能越来越差，因此需要在适当时候对磁盘上的小树进行合并，将多个小的B+树合并为一个大的B+树，通过合并还可以删除旧版本的数据，释放空间。
所谓数据检索，就是前面所讲的”增删改查“的”查“。 注：本文使用的“行”指数据表中的“记录”，“列”指数据表中的“字段”。...本文介绍一些数据检索的其他高级使用方法。 1、数据准备 首先准备文需要的数据，如下图所示： ?
GPT中一个常见的任务是数据检索。...使用API进行数据检索许多组织依赖第三方软件存储重要数据。...使用关系数据库进行数据检索组织使用关系数据库存储与业务相关的各种记录。这些记录可能包含有助于改进您的GPT响应的有用上下文。例如，假设您正在构建一个GPT来帮助用户了解保险理赔的状态。...使用向量数据库进行数据检索如果您希望为您的GPT配备最相关的搜索结果，您可能需要考虑将您的GPT与支持语义搜索的向量数据库集成，就像上面描述的那样。
数据检索的玄铁剑——索引 在现实生活中，如果你想使用新华字典查询一个字，在没有背下来具体页码的情况下，第一步多半是打开目录，根据拼音首字母快速的锁定目标数据所在的位置范围。...百度百科是从数据库的角度出发给出了一个索引的定义，维基百科也并没有为 CS 中的索引做一个概述，而是细分了多个领域来介绍 https://en.wikipedia.org/wiki/Index image-3 本质上，索引是一种用于提高数据检索效率的技术...最后 在这篇文章中，我们聊了聊索引的相关知识，作为数据检索的玄铁剑，我们虽然没有聚焦于某些具体的索引，但是以上帝视角重新审视了索引的微观存在与宏观运用。
软件系统的数据检索设计 随着业务量加大，数据检索量也会日益增多，为了减轻数据库压力，本系统采用ElasticSearch来实现数据检索功能。 ...Elasticsearch 是一个实时的分布式存储、搜索、分析的引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据，本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据，ElasticSearch的检索流程如下： 数据检索流程图
关于数据检索顺序的问题，可以参考《Oracle数据顺序问题》。
本文介绍了数据检索的相关知识，包括单表检索、多表检索、所有列检索、排除重复值、限制结果以及使用完全限定的表名等方法。
通过Luke工具查看ES的lucene文件如下，主要增加了_id和_source字段: 3.2 Lucene索引实现 Lucene 索引文件结构主要的分为：词典、倒排表、正向文件、DocValues等...其中.fdt文件保存数据值损耗空间大，.tim和.doc则需要SSD存储提高随机读写性能。另外一个比较消耗性能的是打分流程，不需要则可屏蔽。...scroll 用于大结果集查询，缺陷是需要维护scroll_id 关于排序：我们增加一个long字段，它用于存储时间和ID的组合(通过移位即可)，正排与倒排性能相差不明显。
四、使用API获取集群节点信息（http,thread_pool,transport,jvm,os,process.....）
通过Luke工具查看ES的lucene文件如下，主要增加了_id和_source字段: 3.2 Lucene索引实现 Lucene 索引文件结构主要的分为：词典、倒排表、正向文件、DocValues...其中.fdt文件保存数据值损耗空间大，.tim和.doc则需要SSD存储提高随机读写性能。另外一个比较消耗性能的是打分流程，不需要则可屏蔽。...scroll 用于大结果集查询，缺陷是需要维护scroll_id 关于排序：我们增加一个long字段，它用于存储时间和ID的组合(通过移位即可)，正排与倒排性能相差不明显。
通过Luke工具查看ES的lucene文件如下，主要增加了_id和_source字段: ?...其中.fdt文件保存数据值损耗空间大，.tim和.doc则需要SSD存储提高随机读写性能。 另外一个比较消耗性能的是打分流程，不需要则可屏蔽。...scroll: 用于大结果集查询，缺陷是需要维护scroll_id 6、关于排序：我们增加一个long字段，它用于存储时间和ID的组合(通过移位即可)，正排与倒排性能相差不明显。
在 Agentic RAG 体系结构中，不再被动地响应查询请求,而是主动地分析初步检索到的信息，并基于对任务复杂性的评估，战略性地选择最为合适的工具和方法进行进一步的数据检索和处理。...通过引入基于人工智能的智能代理，这些系统不再是被动响应查询请求，而是能够主动分析任务复杂性、评估当前信息状态，并战略性地选择最有效的工具和方法进行多步骤的数据检索和处理。...与传统上完全依赖 LLM（大型语言模型）的方法不同，Agentic RAG 利用智能化代理来高效解决那些需要复杂规划、多步骤推理和利用外部工具的棘手问题。...如同熟练的研究员，善于灵活运用各种策略和工具来全面探索并深入挖掘信息。...无论是增加新的数据集、知识库，还是集成其他外部工具，Agentic RAG 都能够灵活应对，实现无缝集成。
通过Luke工具查看ES的 lucene文件如下，主要增加了_id和_source字段: 3.2 Lucene索引实现 Lucene 索引文件结构主要的分为：词典、倒排表、正向文件、DocValues...其中.fdt文件保存数据值损耗空间大，.tim和.doc则需要SSD存储提高随机读写性能。 另外一个比较消耗性能的是打分流程，不需要则可屏蔽。...(3)scroll 用于大结果集查询，缺陷是需要维护scroll_id 6、关于排序：我们增加一个long字段，它用于存储时间和ID的组合(通过移位即可)，正排与倒排性能相差不明显。
简介 这篇文章主要讨论一下ElasticSearch数据检索内部流程，方便大家对数据检索的理解。...ES数据检索流程 GET获取数据 主要流程如下： image.png Search获取数据 GET /_search { "query" : { "term" : { "user..." : "kimchy" } } } 协调节向这个索引的所有分片发送search请求，每个分片执行数据检索，最后协调节点将数据返回给客户端，核心流程如下： image.png 搜索两阶段：query
Langchain 和 Elasticsearch 的结合，为我们提供了一个强大的工具，以更智能的方式进行数据检索和分析。...、LangChain 与 Elasticsearch 的整合 结合 Langchain和 Elasticsearch，我们可以利用 AI 模型的强大语言处理能力，与 Elasticsearch 的高效数据检索功能...4.1 案例1：Langchain 连接 Elasticsearch 以下是一个实际的代码示例，展示了如何使用 Langchain与 Elasticsearch 进行数据检索： python Copy...6、总结 通过结合 Langchain 和 Elasticsearch，我们可以构建一个强大的数据检索系统，不仅能处理大量数据，还能以智能和高效的方式进行搜索和分析。...这种整合为数据检索和自然语言处理的未来发展开辟了新的道路。
译文出自：登链翻译计划 译者：Tiny 熊 为什么我们需要TheGraph以及如何使用它 以前我们看过Solidity的大图和create-eth-app，它们之前已经提到过TheGraph。...为了方便起见，你可能还需要使用mustache之类的模板工具，然后创建一个subgraph.template.yaml并根据最新部署插入地址。...TheGraph支持的类型有 Bytes(字节) ID String(字符串) Boolean(布尔值) Int(整型) BigInt(大整数) BigDecimal(大浮点数) 还可以使用实体作为类型来定义关系
通过Luke工具查看ES的lucene文件如下，主要增加了_id和_source字段: 3.2 Lucene索引实现 Lucene 索引文件结构主要的分为：词典、倒排表、正向文件、DocValues等...其中.fdt文件保存数据值损耗空间大，.tim和.doc则需要SSD存储提高随机读写性能。 另外一个比较消耗性能的是打分流程，不需要则可屏蔽。...scroll: 用于大结果集查询，缺陷是需要维护scroll_id 6、关于排序：我们增加一个long字段，它用于存储时间和ID的组合(通过移位即可)，正排与倒排性能相差不明显。
将字符串 'element1' 插入到 Redis 列表 my_list 的左侧。
go的版本 https://github.com/HDT3213/rdb此外，还有个python版本的，py的处理速度慢一点rdb这个工具功能很多，但是日常我最常用的就2个功能：1 生成内存用量报告明细
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