ginobefun
1个月前
#BestBlogs 复杂场景下的 RAG 架构演进:跨模态知识联邦与统一语义推理实践 | InfoQ 中文 文章深入探讨复杂 RAG 场景挑战,提出基于融合知识库与统一语义层的跨模态知识联邦架构及实践。 摘要: 文章分析了传统 RAG 技术在处理企业级复杂知识交互场景(如异构、多模态知识)时遇到的挑战,特别是知识离散性和模态多样性问题。 作者基于 QCon 大会演讲内容,提出了一种新的 RAG 架构演进方向:构建融合知识库以整合多元异构数据,并通过统一知识图谱构建统一语义层,实现跨模态信息的关联和高效检索。 文章详细阐述了融合知识库的构建方法和统一知识图谱的生成与检索逻辑,并结合医院电子病历查询和银行风险指标分析两个具体案例,展示了该架构在实际生产环境中的应用成效。最后,文章讨论了统一语义层动态更新、图像/视频数据处理、行业语义模型赋能以及知识库标准化等未来演进方向。 主要内容: 1. 传统 RAG 难以应对复杂异构和多模态知识挑战 -- 现有 RAG 技术在处理分散于不同文档、不同格式(文本、图片等)的知识时,难以建立有效关联,导致问答结果片面或不准确。 2. 提出基于融合知识库和统一语义层的 RAG 新架构 -- 通过构建融合知识库整合结构化与非结构化数据,并利用统一知识图谱形成语义层,解决知识离散和模态多样性问题,提升检索与推理能力。 3. 统一知识图谱是实现跨模态知识关联的核心 -- 从多模态数据中提取实体和关系构建图谱,基于用户问题进行图谱检索获取包含多模态信息的子图,为 LLM 提供丰富的上下文。 4. 新架构在医疗和金融等复杂场景展现应用价值 -- 通过医院电子病历查询和银行风险指标分析案例,验证了该架构能有效整合多源数据,提升问答和分析的准确性与全面性。 文章链接:
ginobefun
1个月前
#BestBlogs 公司来的新人用字符串存储日期,被领导怒怼了…… | dbaplus社群 文章对比分析了 MySQL 和 PostgreSQL 数据库中存储日期时间的几种方式,并提供了选择建议,强调避免使用字符串。 摘要: 文章针对数据库中如何有效存储日期时间这一基础问题,详细分析了常见的几种方法。首先,强烈不建议使用字符串存储日期,指出了其在空间、查询效率和计算功能上的显著劣势。接着,重点对比了 MySQL 中的 DATETIME 和 TIMESTAMP 类型,阐述了它们在时区处理、存储空间和表示范围上的差异,并通过实际 SQL 示例演示了 TIMESTAMP 的时区转换特性。文章还讨论了使用数值型(Unix 时间戳)存储时间的优缺点,尤其指出了其在可读性上的不足。最后,补充介绍了 PostgreSQL 中对应的时间类型,并提供了基于时区需求、时间范围及性能偏好的选择建议,强调没有“银弹”,需根据实际业务场景权衡利弊。 主要内容: 1. 不应使用字符串存储日期,会导致效率低下和功能受限 -- 字符串存储日期效率低,比较和计算复杂,且不利于索引优化,远不如数据库原生日期时间类型。 2. TIMESTAMP 具有自动时区转换能力,适合国际化应用 -- MySQL TIMESTAMP 和 PG TIMESTAMPTZ 在存储时转为 UTC,查询时转回会话时区,简化多时区处理,但有时间范围限制。 3. DATETIME 存储字面值,不涉及时区转换,范围更广 -- MySQL DATETIME 和 PG TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE 存储原始值,适合无需时区转换或表示远期时间的场景。 4. 数值时间戳便于计算和跨系统,但可读性差 -- 使用整数存储 Unix 时间戳效率高,尤其适合排序和系统间传递,但直观性不如日期时间格式。 文章链接: