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用LLM参数化的概率知识。从现有落地案例来看,大模型对知识的抽象程度高,泛化能力强,用户开箱即用,体验更好。且如果采用大模型+搜索的方案,用户更新知识的成本也较低,往知识库加文档即可。在实际业务场景落地时,如果条件允许,优先考虑使用大模型。当前chatGPT火爆,也印证了其可用性来自:百科来自:百科
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应用升级、更新维护工作量大,对于大型系统不可接受。 而 DDM 实现的数据分片,能做到应用0改动: 1. 大表分片:支持按Hash等算法实现自动分片; 2. 自动路由:根据分片规则,将SQL路由至真正的数据源; 3. 连接复用:通过MySQL实例的连接池复用,大幅提升数据库并发访问能力。 文中课程 更多精彩课程来自:百科