使用 AI Sheets 无代码构建数据集:批量处理与 ML 管道集成
Hugging Face AI Sheets 实现无代码数据集工程,支持 AI 驱动的批量丰富与转换,并无缝集成 ML 管道,提供部署参数与操作清单。
阅读全文 →
机器智能
Hugging Face AI Sheets 实现无代码数据集工程,支持 AI 驱动的批量丰富与转换,并无缝集成 ML 管道,提供部署参数与操作清单。
面向 LLM RAG 系统,使用 Pathway 构建从 Kafka 流到 PostgreSQL 的实时同步 ETL 管道,实现低延迟更新、自动 schema 演化及错误恢复。
探讨在 Pathway 框架下实现 LLM 应用的容错数据摄取机制,包括自动模式演进、实时多源同步以及基于 Docker 的可扩展 RAG 管道部署策略。
基于 Pathway 框架,从 Kafka、PostgreSQL 和 API 实时同步数据到向量存储,支持低延迟动态 RAG 更新,提供工程化参数和监控清单。
基于 Pathway 框架,构建从 Kafka 到 PostgreSQL 的实时数据同步管道,实现低延迟查询优化与动态 RAG 更新。
使用 Apache Airflow 构建容错执行的 DAG 管道,提供 authoring、scheduling 和 monitoring 的工程化参数。