分类目录归档：人工智能
多智能体框架（Multi-Agent Framework）是支持多个智能体（Agent）协同工作、交互和决策的系统架构，广泛应用于分布式人工智能、机器人协作、自动驾驶、游戏AI、供应链优化等领域。以下是多智能体框架的核心概念、关键组成和典型应用方向：
东方财富自主研发的妙想金融大模型，涵盖模型特性、能力、应用场景、技术支撑以及下载途径等内容，旨在为用户提供智能投研与投资服务。
核心优势
向量数据库是一种专门用于存储、管理和高效检索高维向量数据的数据库系统。与传统数据库基于精确匹配的查询不同，向量数据库通过计算向量之间的相似性（如余弦相似度、欧氏距离等）实现近似搜索，尤其擅长处理图像、文本、音频等非结构化数据转化而来的高维向量。其核心价值在于解决人工智能和大数据场景下海量高维数据的实时检索需求，广泛应用于推荐系统、图像搜索、自然语言处理等领域。
向量数据库基于向量空间模型（VSM），将数据映射为高维空间中的点。例如，文本可通过词嵌入（如Word2Vec、BERT）转化为向量，图像通过CNN提取特征向量。相似性通过向量间的距离...
向量数据库作为处理高维非结构化数据的核心工具，其技术体系融合了信息检索、机器学习与分布式系统等多个领域的成果。本文将从索引技术、相似性度量、存储优化、查询处理、分布式架构及嵌入模型六大核心技术展开分析，并结合实际应用场景探讨其技术演进方向。
索引技术是向量数据库实现快速检索的核心。传统数据库的B树、倒排索引等结构难以应对高维数据的“维度灾难”，因此向量数据库采用以下三类索引优化策略：
层次化图结构索引（HNSW）
基于小世界网络理论构建多层图结构，通过贪心算法在层级间快速导航，实现高维向量的近似最近邻搜索（ANN）。HNSW在保证90...
Data Mesh 核心概念、架构与概述
1. 核心概念
Data Mesh 是一种去中心化的数据架构范式，由 Zhamak Dehghani 提出，旨在解决传统集中式数据架构（如数据仓库、数据湖）在规模化、敏捷性和协作性上的瓶颈。其核心原则包括：
领域自治（Domain Ownership）
数据由业务领域团队直接负责，每个领域团队拥有自己的数据产品（Data Product），确保数据贴近业务需求，减少跨团队依赖。
数据即产品（Data as a Product）
数据被视为独立的产品，需满足可发现、可理解、可信、可交互等标准，例如提供元数据、SLA（服务等级协议）和...
FinSearch 是面向金融投研场景的专业化智能搜索系统，旨在通过结合大模型能力与垂直领域数据处理技术，提升金融信息检索与分析效率。其核心目标是为投资者、分析师等提供快速、精准的多模态金融数据（如研报、公告、会议纪要）搜索与推理服务，并支持复杂的投研决策分析。典型应用包括关联标的挖掘、企业基本面分析、市场趋势预测等。
以熵简科技的 AlphaEngine 为例，该系统基于开源大模型 DeepSeek-R1 构建，结合高质量的投研数据与思维链（CoT）轨迹蒸馏，形成了具备深度推理能力的金融大模型 FinGPT Deep，实现了从自然语言...
标签可以是静态（如性别、地域）或动态（如近30天活跃度）。
标签体系（Tagging System）
例如，电商场景的标签体系可能包含“用户画像”“商品分类”“行为分析”等大类。
标签分类与层级
数据中台（Data Middle Platform）是近年来企业数字化转型中的热门概念，其核心目标是打破数据孤岛、实现数据资产化，并通过统一的数据服务能力赋能业务快速创新。以下是关于数据中台的详细解析：
数据中台是企业级的数据能力共享平台，通过整合多源异构数据（业务系统、IoT设备、日志等），构建统一的数据资产体系，并以API、可视化工具等方式为前端业务（如营销、风控、运营）提供灵活、高效的数据服务。
类比：类似于“数据厨房”，将原始数据（食材）加工成标准化、可复用的数据产品（半成品菜），供业务端快速调用，避免重复“切菜炒菜”。
数据工程架构是支撑现代数据驱动应用的核心框架，旨在高效、可靠地管理数据的全生命周期（采集、存储、处理、分析和服务）。它为企业提供从原始数据到业务价值的转化能力，是数据科学、机器学习、商业智能（BI）等上层应用的基础。
数据工程架构通常分为以下层次：