生成式AI的竞争不仅仅关乎采用率，它还关乎技术能力与战略目标相匹配，后者往往备受关注。 企业已在部署模型、引入协同助手并获得董事会支持方面取得成功。然而，随着成本攀升、供应商限制显现、控制缺口扩大以及对长期可扩展性的质疑日益加剧，新的压力点正逐渐浮现。 所有这些问题的 ...

Lucidworks 建议，为了推进发展，分析领域的领导者应在扩展生成式AI之前专注于构建坚实基础。报告以 Klarna 的近期挫折为例：这家金融科技公司在用人工智能取代 700 个岗位后，因服务质量下降不得不重新招聘员工。真正的优势将属于那些能够平衡野心与智慧的企业 —— 二者缺一不可，否则难以实现持久成功。

整体上AI的发展经历了三个阶段，从预测式AI到大模型带来的生成式AI，如今走到了Agentic AI时代，众多的AI Agent将更加深入业务场景和流程，也能带来更大的价值。大部分企业对AI还处在摸索阶段，一些问题并没有清晰的答案。比如，如何找到合适AI场景?如何快速落地AI应用?如何让AI更准确?

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近年来，“数据建模已死”的论调愈演愈烈。人工智能的崛起，尤其是大型语言模型 (LLMs)的兴起，似乎要求使用广泛、非规范化的数据集，这些数据集需要快速生成且易于摄取。这推动了“单一大型表” (OBT)方法的流行——将所有数据扁平化为单一宽表。但这是有问题的 ...

国际数据公司 (IDC)近日发布了2025年V1版本《全球大数据支出指南》 (IDC Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide)。IDC最新数据显示，2024年全球大数据IT总投资规模约为3,540亿美元，2028年预计接近6,441亿美元，五年复合增长率 (CAGR)约为16.8%。 中国大数据市场概览 ...

本文为TuGraph团队联合北京大学、浙江大学、中国人民大学、罗格斯大学的研究成果《Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey》论文解读。 导读： 最近，在无需重新训练的情况下，检索增强生成（RAG）成功应对了大语言模型所面临的诸多挑战，取得了显著成功。通过引入外部知识库，RAG 优化了 LLM 的 ...

本文来自于”湘江数评“公众号，作者老杨，经作者本人同意授权后发布 时光如白驹过隙，转眼间2025 年已悄然过半。在这半年里，企业数字化领域风起云涌，新趋势不断涌现，旧格局持续重塑。从政策的密集出台到技术的迭代突破，从数据资产的价值迸发，到各行业转型实践的纵深推进，每一个 ...

“建个模型预测一下!”一听到要建模预测，很多同学都会菊花一紧。可以用来做预测模型很多，但是往往领导们喊着“建个模型”的时候，他丢给你的就孤零零的一行数，形如下图： 这咋办呀!你可能很想说：“就几个数，咱拍脑袋吧!”，这时候还会被领导批评。那死马当活马医的话，该咋整呢? 一 ...

数据运营 (DataOps)作为传统开发运营 (DevOps)的延伸，已发展成为现代企业运营的核心组成部分。DataOps 将推动软件开发领域敏捷性与价值创造的理念应用于数据生态系统，使组织能够在数据运营中实现与 DevOps 在软件交付中同等的效率与响应能力。 2025年一路向前，我们正逐步摆脱长期阻碍创新的碎片 ...

在高流量场景，数据库查询性能可能直接影响用户体验的好坏。随着数据量的增长，优化数据库查询对于保持速度和效率至关重要。本文将探讨六种关键策略，以提升查询性能，确保数据库在应对不断增长的需求时仍能快速返回结果。 实现覆盖索引以优化查询性能 对大表进行分区以提升性能 利用 ...