文字加工  多路召回  融合排序 RAG引擎工作流程 文档格式转换 LLM Answer 大模型答案 文档格式解析 文档布局解析 句法模版 抽取引擎 开放域 抽取系统 跨模态文档预训练模型 弹性模版 抽取引擎 跨模态文档 抽取系统 文档 表格 抽取 系统 规则 引擎 模型 系统 文档内容抽取 文档格式解析 Prompt Template 提示模板 Recall

持 ⼤ 语 ⾔ 基 础 模 型 和 私 域 数 据 结 合 开 发 垂 直 应 用 • CMU战略合作⼤模型基础理论，训练合作⼀事⼀议 πCloudDB πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (⼤模型)机器学习 向量数据计算 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA L M 垂 直 应 用 投研分析： 针对日常⼯作中的法律法规、政策⽂件以及投研报告进⾏快速检索，形成对应的分析报告，为客户提 供投资相关的数据支撑。 量化交易： 基于 GPT 的⼤量⾦融数据训练，可以发现事件的情绪对资产的影响模式，可将这种模式用到量化交易 策略中，由 GPT 实时产⽣交易信号以自动执⾏交易。这种数据驱动的量化交易策略可以更快地对市场 变化进⾏响应。 机器⼈顾问：

PieCloudVector架构设计与挑战 • 案例介绍 大模型 检索增强生成(RAG) 使用大模型可以构造问答，聊天等应用，但同时也存在以下问题 • 数据时效 - LLM训练数据有截止日期，不包含最新信息，无法准确回答相关信息 • 私域数据 - LLM训练数据多来源于公开渠道，无法接触到私域数据，对特定领域的生成任务质量不高。 • 长期记忆 - LLM本身却没有长期记忆能力，对长时间交互的上下文 Query

Confidential–Internal Use Only 卓越的OLAP特性 列式存储 分区、压缩 高级特性 递归查询、窗口函数 集成分析 多格式、多语言 Madlib: 机器学习 数据库内并行模型训练和预测、分类 ORCA 复杂查询优化器 成熟稳定 完备生态、支撑核心生产系统 13 Pivotal Confidential–Internal Use Only 列式存储 表‘SALES’ 高效处理相关子查询 超过8年的投资，多位博士的长期贡献 基于Cascades / Volcano框架, Goetz Graefe 优化分布式大数据系统中特别复杂的查询 18 Madlib: 迭代并行模型训练 Master model = init(…) WHILE model not converged model = SELECT model.aggregation(…)

持 大 语 言 基 础 模 型 和 私 域 数 据 结 合 开 发 垂 直 应 用 • CMU战略合作大模型基础理论，训练合作一事一议 πCloudDB πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (大模型)机器学习 向量数据计算 大模型训练… 自 研 简 墨 存 储 … 统一数据格式 | 一份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术

中国唯⼀全自研Table Format技术 ⼤模型数据计算系统技术突破 πCloudDB πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (⼤模型) 机器学习 向量数据计算 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络） Mundo元数据管理系统

垂直方向行业模板，简化开发过程 • 多语言多runtime支持，Bring your own model • 数据流转、建模、机器学习任务的全生命周 期管理 • 大规模在线任务监控、自动模型性能监测、 重训练与发布 • 追溯数据血缘，数据、算法模型版本管理 • 支持算法模型结果的可重现、可审计 • 缓解AI/机器学习带来的潜在伦理与法律担忧 全生命周期管理 追溯与可重现 洞察平台架构 Why

true。 • prepStmtCacheSqlLimit 在配置 cachePrepStmts 后还需要注意 prepStmtCacheSqlLimit 配置（默认为 256），该配置控制客户端缓存预 处理语句的最大长度，超过该长度将不会被缓存。 在一些场景 SQL 的长度可能超过该配置，导致预处理 SQL 不能复用，建议根据应用 SQL 长度情况决定是 否需要调大该值。 在 TiDB 监控中通过 prepStmtCacheSqlLimit �→ 预处理语句最 大大小（默认 256 字符） 预处理语句大于 256 字符时 按实际预 处理语句 大小配置 prepStmtCacheSize �→ 预处理语句最 大缓存数量 （默认 25 条） 预处理语句数量大于 25 条时 按实际预 处理语句 数量配置 rewriteBatchedStatements �→ 是否重写 Batch 语句 需要批量操作时 tidb-vector python-dotenv • tidb-vector：用于与 TiDB 向量搜索交互的 Python 客户端。 • sentence-transformers：提供预训练模型的 Python 库，用于从文本生成向量嵌入。 第 3 步：配置 TiDB 集群的连接字符串 根据不同的 TiDB 集群部署方式，配置集群的连接字符串。 对于本地部署的 TiDB，请在 Python

true。 • prepStmtCacheSqlLimit 在配置 cachePrepStmts 后还需要注意 prepStmtCacheSqlLimit 配置（默认为 256），该配置控制客户端缓存预 处理语句的最大长度，超过该长度将不会被缓存。 在一些场景 SQL 的长度可能超过该配置，导致预处理 SQL 不能复用，建议根据应用 SQL 长度情况决定是 否需要调大该值。 在 TiDB 监控中通过 prepStmtCacheSqlLimit �→ 预处理语句最 大大小（默认 256 字符） 预处理语句大于 256 字符时 按实际预 处理语句 大小配置 prepStmtCacheSize �→ 预处理语句最 大缓存数量 （默认 25 条） 预处理语句数量大于 25 条时 按实际预 处理语句 数量配置 rewriteBatchedStatements �→ 是否重写 Batch 语句 需要批量操作时 tidb-vector python-dotenv • tidb-vector：用于与 TiDB 向量搜索交互的 Python 客户端。 • sentence-transformers：提供预训练模型的 Python 库，用于从文本生成向量嵌入。 第 3 步：配置 TiDB 集群的连接字符串 根据不同的 TiDB 集群部署方式，配置集群的连接字符串。 对于本地部署的 TiDB，请在 Python

R 语言算法库和程序包。 此外，Greenplum 还支持最新版 Apache MADlib（可用 SQL 进行机器学习、深度学习和图分析），它支持高并行 和基于 GPU 的深度学习模型训练，内置于集群硬件中的 GPU，能帮助 Greenplum 6 的用户获得超过 CPU 2 个数量 级的性能加速，尤其对于可预测的分析用例和图像识别，这些功能将展现奇效。支持在 Apache Solr