数仓说明及规范 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/PrtNwl4CIiHKcMkML6UcoiDanbc1.3 数据模型设计原则 · dwm层分业务过程进行建模(星型模型)，严禁跨域； · dws层进行宽表建设，同时按照通用维度(时间、地区等)进行汇总统计； · 建模过程最好使用专业工具进行；.
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深入理解数据模式：构建高效数据管理的基石 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/JYEMwiJwjiGRD0k4orOclToTnIg从技术角度来看，数据模式可以分为逻辑模式和物理模式。逻辑模式关注数据的逻辑结构，如数据表、字段和关系，而物理模式则涉及到数据在存储介质上的实际存储方式，如文件组织、 ...
数仓代码规范：提升代码质量与可读性 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VF3twNKnqiLIqykERoUc7cjcnVg/ab可基于实际业务，存放逻辑模型的维度表；或存放概念模型的维度定义，通过定义维度，确定维度主键，添加维度属性，关联不同维度等操作，建立全公司一致性数据分析维表。
知识图谱的设计原则与BEAR原则 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Q6MowRtpzigyU7kVJU4c7lmDnEf/a9在传统符号Al 中，知识表示的逻辑结构水平越高，推理能力越强，但知识获取代价越大。现代大模型技术印证了获取的知识要达到一定规模，推理能力才能涌现。知识图谱是通过简化 ...
一文读懂：大模型RAG（检索增强生成） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KVIBwTxnrixYrFkT7oycPX7QnBg... 数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型生成漂亮的回答。 经历 ... 还有一种叫做HyDE 的反向逻辑方法——你要求LLM 在给定查询的情况下生成一个假设的 ...
Dify数据集的设计与应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IJbLwCRKWigLo1kFpLOcZ7ylneD/a22023年8月1日 ... **用户提出的问题会匹配到数据集里问题和段落，数据集基于用户的文档分成若干个分段，内容以QA 形式储存在向量数据库。用户的问题会与在与向量库数据库里的 ...
Text2SQL的应用场景设计 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/J7W6wxMQRipffnke0wecR4NHndf/a9**数据结构(Table Schema) **: 需要使用的数据库结构的描述信息，由于大模型一般不直接访问数据库，所以需要将数据的结构组装到Prompt，通村包括表名、列名、列的类型、列的 ...
向量数据库如何选型？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HY8nwWokZiGKKzkS4ORcNEAWnFe/afPrompt 指令设计. 因为大模型有足够多的数据，我们想让大模型按要求执行就需要用到『Prompt 提示词』。 图源Stephen Wolfram. 代码summary 总结指令. 让LLM 通过文件代码 ...
DB-GPT-Hub：基于LLM的Text-to-SQL解析框架 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NNb1w20N6iA3t0kTaqVcELrKnKM/aj**泛化强**：Spider数据集与之前的Text2SQL数据集不同的是，它在训练集和测试集中使用了不同的SQL查询和数据库模式，这就要求模型不仅能很好地泛化到新的SQL查询，而且也要泛化 ...
提示工程的10个设计模式之输出自动化模式 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OliIwHT4GivkYjk9Sq7cJV8Ynnb/a4在反向查询模式中，大模型被要求以一种特殊的方式工作：首先，它接收一个输出或响应作为启动条件，然后被要求生成最适合的查询或输入，以产生特定的输出。这种技术不仅仅可以用 ...