有如下功能： 读取关系数据库中数据或文本数据 根据配置从xml（http/file方式）读取与建立索引数据 根据配置聚合来自多个列和表的数据来构建Solr文档 使用文档更新Solr（更新索引、文档数据库等...（查询语句、url等等）要读什么样的数据（关系数据库中的列、或者xml的域）、做什么样的处理（修改/添加/删除）等，Solr为这些数据数据创建索引并将数据保存为Document 对于此漏洞需要了解dataConfig...，可与任何EntityProcessor配合使用 Entity：实体，相当于将数据源的操作的数据封装成一个Java对象，字段就对应对象属性 对于xml/http数据源的实体可以在默认属性之上具有以下属性...如果数据源是文件，则它必须是文件位置 stream （可选）：如果xml非常大，则将此值设置为true forEach（必须）：划分记录的xpath表达式。...flatten（可选）：如果设置为true，则无论标签名称如何，所有标签下的文本都将提取到一个字段中 实体的field可以具有以下属性： xpath（可选）：要映射为记录中的列的字段的
，根据Solr文档[2]中的描述，DataImportHandler有如下功能： •读取关系数据库中数据或文本数据•根据配置从xml（http/file方式）读取与建立索引数据•根据配置聚合来自多个列和表的数据来构建...（查询语句、url等等）要读什么样的数据（关系数据库中的列、或者xml的域）、做什么样的处理（修改/添加/删除）等，Solr为这些数据数据创建索引并将数据保存为Document 对于此漏洞需要了解dataConfig...，可与任何EntityProcessor配合使用 Entity：实体，相当于将数据源的操作的数据封装成一个Java对象，字段就对应对象属性 对于xml/http数据源的实体可以在默认属性之上具有以下属性...如果数据源是文件，则它必须是文件位置 stream （可选）：如果xml非常大，则将此值设置为true forEach（必须）：划分记录的xpath表达式。...flatten（可选）：如果设置为true，则无论标签名称如何，所有标签下的文本都将提取到一个字段中 实体的field可以具有以下属性： xpath（可选）：要映射为记录中的列的字段的
具体来说，论文关注以下几个核心问题： 动态数据的挑战：现实世界的数据通常是动态的，随着时间和空间的变化而变化。传统的知识图谱方法往往依赖于静态数据，这导致了在预测和推荐任务中的性能不足。...简化STKG（SSTKG）：为了简化实体类型和提高灵活性，SSTKG将时间和地点作为实体属性的一部分，而不是独立的实体。同时，它通过数值表示来量化实体间的关系，称为“影响力”。...模型属性： 效率和速度：SSTKG设计为计算效率高，能够快速构建STKG，这对于需要快速知识图谱构建的场景尤为重要。 推理模式：通过训练的嵌入，模型能够使用相关实体的记录来预测目标实体的时间记录。...模型构建与训练： 描述了如何从原始数据中提取实体、关系和事实，构建SSTKG。 提出了一个训练算法，通过优化实体嵌入和关系中的“影响力”参数，提高模型的预测性能。...模型属性： SSTKG框架强调效率和速度，能够在较短时间内构建和优化知识图谱。 模型具有良好的解释性，能够清晰地展示实体间的时空关系。
编辑：peter东 乔杨 【新智元导读】Zep，一个为大模型智能体提供长期记忆的插件，能将智能体的记忆组织成情节，从这些情节中提取实体及其关系，并将它们存储在知识图谱中，从而让用户以低代码的方式为智能力构建长期记忆...将聊天记录作为文本导入，然后使用RAG来「恢复记忆」，是一种让大模型具有长期记忆的常用方式，但这往往需要额外的工程，构建RAG也存在无法忽视的时间差。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2310.08560 具体来看，Zep可视为AI智能体的基本内存，由具有时间感知能力的知识图谱引擎Graphiti所驱动，可以摄入并综合结构化业务数据和非结构化的消息数据...与其他知识图引擎相比，Graphiti的一个关键不同是具有时间提取和边失效过程，从而具备了管理动态信息更新的能力。...情节子图：以消息、文本或JSON的形式保留原始输入数据，其中的每个边将情节链接至下一层的相应语义实体 语义子图：基于情节子图提取实体及其关系 社区子图：每个节点表示一簇具有较强关联的实体，每个边将上一层的语义实体和社区相连接
它是对现实世界数据特征的抽象，用于表示实体、实体之间的关系以及实体和关系上的约束条件。数据模型是数据库系统的核心和基础，它决定了数据库中数据的组织方式、数据的操作方式以及数据的完整性约束。...总之，数据模型是数据库系统的基础和核心，它提供了一种有效的方式来描述和组织现实世界中的数据，并定义了在这些数据上执行操作的方式和规则。...实体、实体之间的关系以及实体和关系上的约束条件 实体、实体之间的关系以及实体和关系上的约束条件是数据模型中的基本概念，也是关系型数据库的核心组成部分。...用户自定义的完整性约束：根据具体的业务需求和数据规则来定义，用于确保数据的准确性和一致性。例如，可以设置某个字段的取值范围、格式等。...总之，实体、实体之间的关系以及实体和关系上的约束条件是数据模型中的基本概念，它们共同构成了数据库系统的核心组成部分，为数据的组织、存储和操作提供了有效的手段。
2.2、数据查询/存储方案2.2.1、表设计和实体关系详解在理清业务需求和技术实现架构之后，需要针对会话历史信息的存储和查询，进行详尽的技术拆解。...历史会话保留：用户可以选择删除旧的聊天会话，但这些记录会被软删除（即在数据库中保留记录，但增加delete_time时间戳来表示历史状态）。...通过设计合理的数据库实体关系图（ERD），我们可以清晰地定义各个实体之间的关系，为智能体对话系统提供坚实的数据支撑。...这种关系通过聊天会话实体进行关联。2.3、访问模式实现创建新的聊天会话（CreateChat）：当用户与生成式AI数字人开始新的对话时，系统需要创建一个新的聊天会话记录。...在DynamoDB中，这通常通过更新会话记录的状态来实现，而不是直接删除记录（实现软删除）。可以在会话记录中添加一个时间戳字段（如delete_time），并将其设置为当前时间以标记会话为已删除。
联机分析处理（OLAP）：支持决策支持系统，需要在数据仓库的基础上，进行联机分析处理，每次处理的数据量大，响应时间长，它需要由历史数据、由多个数据来源的数据得到有指导意义的信息。...现有的数据库均是基于某种数据模型的。数据模型是数据库系统的核心和基础。...关系模式：对关系的描述，一般表示为：关系名（属性1，属性2，…，属性n） 如：学生（学号，姓名，年龄，性别，系，年级） 3.关系模型的数据操纵及完整性约束 查询、插入、删除、更新 数据操作是集合操作，...概念单一，数据结构简单、清晰，用户易懂易用（实体和各类联系都用关系来表示，对数据的检索和更新的结果也是关系。）...关系模型的存取路径对用户透明（具有更高的数据独立性，更好的安全保密性，简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作） 缺点 存取路径对用户透明导致查询效率往往不如非关系数据模型 为提高性能，必须对用户的查询请求进行优化
单一职责原则：一个表应尽量只存储一个对象或实体的数据，即一个表对应一个业务对象或实体。这样做有助于保持数据的清晰和易于管理。 主键设置：每个表都应有一个主键，用于唯一标识表中的每一条记录。...主键可以是单个字段，也可以是多个字段的组合（复合主键）。主键字段的值必须是唯一的，且不允许为空。 外键约束：在需要表示表之间关联关系时，可以使用外键。...非空约束：对于不允许为空的字段，应设置非空约束。这有助于确保数据的完整性和准确性。 默认值：对于某些字段，可以设置默认值。这有助于在插入新记录时自动填充某些字段的值，减少数据录入的工作量。...索引设置：对于经常用于查询、排序和分组等操作的字段，应设置索引。索引可以极大地提高查询效率，但也会占用额外的存储空间并影响插入、删除和更新操作的性能。因此，在设置索引时需要权衡利弊。...此时，需要一个“选课”表来记录学生和课程之间的多对多关系。 自我引用（Self-Referencing） 定义：表中的某个字段的值是该表另一个字段的值，即表中的数据自己引用自己。
分布式链路追踪系统如何帮助我们分布式链路追踪技术的核心思想：在用户一次分布式请求服务的调⽤过程中，将请求在所有子系统间的调用过程和时空关系追踪记录下来，还原成调用链路集中展示，信息包括各个服务节点上的耗时...Span 则是真实的数据实体模型，表示一次(分布式)请求过程的一个步骤或操作，代表系统中一个逻辑运行单元，Span 之间通过嵌套或者顺序排列建立因果关系。...进一步发起到 serverB 的请求，那么 serverA 的核心代码可能如下图所示：图片以 serverA 节点为例，在 serverA 节点应该产生至少两个 Span：Span1，记录 httpServer...,r) 执行完成后，就需要对 Span1 记录一下处理完成的时间，然后将它发送给 exporter 上报到服务端。...图片非侵入调用链跟踪实现思路我们刚才详细展示了基于常规的一种具有一定侵入性的实现，其侵入性主要表现在：我们需要显式的手动添加代码使用具有跟踪功能的组件包装原代码，这进一步会导致应用代码需要显式的引用具体版本的
实体与关系提取：借助 LLM 对文本块进行分析，提取实体与关系。 生成实体与关系摘要：为提取的实体与关系生成简单的描述性信息，描述性信息会作为属性存放在实体或关系的图节点中。...在实际测试中，使用《绿野仙踪》作为数据集，Fast GraphRAG 的成本仅为 0.08 美元，而传统 GraphRAG 则需要 0.48 美元，减少了 6 倍，同时准确率提升了 20%。...日志记录：提供实时日志记录，便于调试和监控。 输出探索：用户可以浏览和查看索引的输出结果和生成的文件。 设置管理：通过用户界面轻松更新和管理 GraphRAG 的相关设置。...将文档分割成块：对文档内容进行分块处理，方便后续的数据提取和分析。 从块中提取实体和三元组：使用知识抽取工具，从每个块中识别实体并生成三元组（Subject, Predicate, Object）。...执行实体消歧：确定同名实体是否为同一实体。 合并实体和三元组：整合消岐后的实体与三元组，生成统一的知识表示。
，然后使用JDBC的setXxx方法来设置参数值。适用场景：当需要传递参数值到SQL语句中，并且这些值时不可预测的，使用#{}可以防止SQL注入。...一级缓存的数据只在当前SqlSession内有效。默认状态：默认情况下是开启的，且无法关闭。配置方式：默认是开启的，不需要进行额外的配置。但可以通过设置来控制一级缓存的行为，如手动清空缓存等。...适用于需要长时间缓存数据的场景。默认状态：默认是关闭的，需要在配置文件中显式启用。配置方式： 需要显式配置才能启用。还可以使用第三方缓存框架(如EHCache、Redis等)来实现二级缓存。...缓存失效情况：在执行insert、update、delete操作时失效，确保数据的一致性。还可以通过配置来调整其失效策略，如设置失效时间、刷新条件等。MyBatis的缓存机制是如何工作的？...例如可以对结果集进行转换或执行额外的计算。数据操作审计：记录SQL语句的执行情况，包括执行时间、执行参数、返回结果等。性能优化：记录SQL的执行时间，进行性能分析和日志记录。
1.确认核心实体 在建模过程中，首先需要对业务进行分析，知道我们的模型要表示怎么样的一个事情，从而确定我们模型的核心实体，找到了核心实体和其主键，那么剩下的工作就是以核心实体为中心进行实体关联的扩展和实体属性的抽象...通常数据库中数据量最大的表就是谓语对应的表。 以上说法可能比较抽象，用一两个简单的例子来说明。假设我们需要设计一个学生选课系统的数据库模型，那么首先就是要分析，我们这个系统是做什么的，记录什么的？...以选课系统为例，“选课”这个动词就是需要用关联来表示，一个学生可以选择多个课程安排，一个课程安排会有多个学生来选，所以学生和课程安排之间是多对多的关系，但是学生选课时还需要记录学生的时间、选课是否成功等信息...比如学生表，根据常识我们知道，学生会具有姓名、性别、生日等属性；课程会具有课程名、学分等属性；课程的详细安排会安排具体的时间、上课的地点等属性……在实际的企业应用中，大部分实体的属性时不可能通过常识来得到的...如果是枚举类型的，用Byte。 日期和时间类型的，确定是要用日期还是用时间，或者两者都需要记录。 具有小数的用float类型。 按照实际情况将模型中的每个属性的数据类型进行修改。
属性 属性域的定义 含义 分公司编号 字符：大小为4，范围为B001-B999 设置所有可能的分公司编号 地址 字符：大小为100 设置所有可能的地址 员工编号 字符：大小为5，范围为S0001-S9999...设置所有可能的员工编号 职位类别 管理、技术、销售、运营、产品之一 设置所有可能的员工职位类别 表2-1 分公司-员工关系的一些属性域 元组 关系中的一条记录，对应关系数据库中的一个表行...2.3.3 Data Vault模型的特点 一个设计良好的Data Vault模型应该具有以下特点： 所有数据都基于时间来存储，即使数据是低质量的，也不能在ETL过程中处理掉。...设计附属表，首先要收集各个业务实体在提取业务主键后的其他信息，比如客户住址、产品价格等；由于同一业务实体的各个描述信息不具有稳定性，会经常发生变化，所以，在必要的时候，需要将变化频率不同的信息分隔开来，...PIT表的主键也是由其所归属的中心表提取而来，该中心表有几个附属表，PIT表就至少应该有几个字段来存放各个附属表的变化对比时间。
数据仓库的3NF与OLTP系统的3NF区别在于，它是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系抽象。 维度模型：是数据仓库领域的Ralph Kimball 大师所倡导的。...从分析决策的需求构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂分析的响应性能。典型的代表是星型模型，以及在一些特殊场景下使用雪花模型。...事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。...维度表包含BI应用所需要的用于过滤及分类事实的描述属性。 维度表：维度表存储了描述业务实体的数据，如客户信息、产品详情、地理位置、时间等。这些数据通常是文本或日期时间类型的字段。...总线矩阵的核心思想是通过维度的共享来减少数据冗余，同时保持数据的一致性和可维护性。 ETL:指的是数据从源系统提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）到目标系统的过程。
4）发布作业：用户可以在拥有权限的时候向班级内的成员发布作业，并且设置作业提交的截止时间。 5）提交作业：用户在有未完成作业时，可以在做完作业之后提交作业，记录提交的时间。...6）修改作业：用户在有已提交作业且该作业未过期时，可以重新提交作业覆盖之前的提交记录，并记录重新提交的时间。...实体是由属性组成的，如班级有班级名称、创建人等属性。一个实体本身具有许多属性，能够唯一标识实体的属性称为该实体的码。属性用一个椭圆来表示。...实体完整性一般通过设置主键来实现，参照完整性一般通过设置外建来实现，而用户自定义完整性则可通过CHECK约束、DEFAULT约束和UNIQUE约束实现。...把逻辑设计得到的关系模式转换为表，同时为实现数据完整性设置主、外键及各种约束。
SQL是关系数据库的核心，用于访问和管理数据库 MySQL是RDMS（关系数据库管理系统），例如SQL Server，Informix等。 Q2。SQL有哪些不同的子集？...聚簇索引会更改记录在数据库中的存储方式，因为它会按设置为聚簇索引的列对行进行排序，而在非聚簇索引中，它不会更改存储方式，但会在数据库中创建一个单独的对象搜索后指向原始表行的表。...表存储代表一种实体类型的数据。例如–银行数据库有一个客户表来存储客户信息。客户表将此信息存储为每个客户的一组属性（表中的列）。 关系：实体之间有关联的关系或链接。...关系或链接是在相互关联的实体之间。关系定义为数据库中表之间的连接。存在各种关系，即： 一对一关系。 一对多关系。 多对一关系。 自引用关系。 Q35。...自动递增关键字使用户可以创建一个唯一的数字，只要将新记录插入表中就可以生成该数字。每当使用PRIMARY KEY时，通常都需要此关键字。
6) 使用角色实体定义属于某类别的列 在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时，可以用角色实体来创建特定的时间关联关系，从而可以实现自我文档化。 ...之间关系的键值，同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。...还有个替代办法就是改变PERSON 记录来反映新头衔的变化，不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。 ...而ID 类型的文本字段，比如客户ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大。假设客户ID 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。...4) 不要索引常用的小型表 不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 4.
所以说SQL映射的核心内容为： SQL内容指定 参数信息设置 输出结果设置 当然，每个SQL都需要指定一个ID作为用于执行时的唯一标识符 比如下面示例 <select id="selectPerson"parameterType...内容部分 parameterType="int" 以及SQL中的#{id}为参数信息设置部分 resultType="hashmap" 为输出结果设置部分 概况 如上所述，核心内容为： ID SQL内容...ResultMap即可，如果有变更，仅仅需要变更ResultMap中的属性字段对应关系 所有的SQL中的内容并不需要变动 如下图所示，SQL中字段与实体类中不匹配，查询的结果为null 右侧通过ResultMap...“将一行记录映射为一个对象”与“将多行记录映射为对象列表”这两者本质是一样的，因为所需要做的映射是一样的 比如上面数据库列名name到字段userName 的映射，不管是一行记录还是多行记录，他们都是一样的...所以下面就以一个对象为例 单纯的映射 比如上面的例子，数据库列名与实体类中的字段一一对应（尽管名称不完全匹配，但是仍旧是一一对应的） 组合的映射 对于关系型数据库存在着关联关系的说法，一对一，一对多等
简介 关系提取（Relation Extraction, RE）旨在基于上下文语义信息识别两个给定实体之间的关系。 当标记的数据不足时，RE模型的性能往往会显著下降。...few-shot关系提取任务需要使用有限数量的注释训练数据。最近，许多研究人员通过使用元学习和神经图技术来解决这个问题，通过在大型数据集上对模型进行元训练或结合外部知识，取得了令人满意的结果。...FewRel是Han等人引入的一个大规模数据集，是第一个在关系提取中探索few-shot学习的数据集。许多方法在缺乏训练数据的情况下，结合外部知识来提高性能。...原因可能为：FewRel 1.0从维基百科中提取实例，通常需要常识来进行推理，而FewRel 2.0需要医学相关专业知识，与常识相比，在预训练语料库中所占比例较小。...尽管采用了基于相似性的KNN检索来为few-shot演示选择优越的实例，结果发现，与其他在有大量候选集可用时表现良好的方法相比，它在few-shot设置中并不有效。
、可存储并具有明确意义的符号记录。...关系模型：建立在严格的数学概念基础之上，采用二维表来表示实体和实体之间的联系，是目前应用最多、最重要的一种数据模型 关系（Relation）一个关系对应通常说的一张表。...R∪S 结果仍为n目关系，由属于R或属于S的元组组成R∪S = { t|t \in R∨t \in S } 差 关系R和关系S的要求：具有相同的目n，相应的属性取自同一个域 R - S结果仍为n目关系，...审计功能是一种监视措施，它把用户对数据库的所有操作自动记录下来，存入审计日志中 记录的内容一般包括：操作类型（查询、插入、更新、删除），操作终端标识与操作者标识，操作日期和时间，操作所涉及的相关数据，...如果记录中操作是插入操作，则对其执行删除操作；如果记录中操作是删除操作，则对其执行插入操作；如果记录中操作是修改操作，则用修改前的值代替修改后的值。
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