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这里承接“大数据流动”的公开内容输出,围绕数据治理、大数据工具、AI for Data、Data for AI 和企业 AI 工程化形成可长期检索的知识资产。

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BigDataFlowing Signal
AI 工程化5 min read大数据流动

Dify 1.14.1:企业 AI 工程化真正要补的基本功

从安全、工作流稳定性、知识库细节和自托管升级路径,看 Dify 如何从快速搭建工具继续走向企业生产环境。

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Soda:把数据质量检查放进数据管道,而不是事后补救

从 Soda Core、SodaCL、监控告警和数据管道集成,看 Soda 更适合解决什么样的数据质量与数据可靠性问题。

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Hermes Agent:为什么企业智能体需要记忆、技能和长期协作

Hermes Agent 的价值不只是接入更多模型,而是把记忆、Skill、工具和多渠道接入放进一个可以长期运行的智能体框架。

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OpenMetadata 1.13:AI 数据治理开始进入语义上下文时代

OpenMetadata 1.13 的关键信号,不只是数据目录功能更新,而是元数据平台正在向企业 AI 所需的语义上下文层演进。

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Palantir Ontology:为什么企业 AI 不能只靠大模型

Palantir Ontology 的价值不只是知识图谱,而是把企业业务对象、数据、逻辑、动作和安全控制连接成可操作的语义层。

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大数据技术发展趋势 2024

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