摘要：
单集群如何快速切换多集群模式？目前，NebulaGraph 集群复制有 3 种方式，如何在当中选中一种合适你的方式来搭建集群呢？ 阅读全文
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此时，距离 ChatGPT 面世已过去半年有余，一起来看看热度散去之后，大家都在关心什么问题。 阅读全文
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RAG（Retrieval Argumented Generation）这种基于特定任务/问题的文档检索范式中，我们通常先收集必要的上下文，然后利用具有认知能力的机器学习模型进行上下文学习（in-context learning），来合成任务的答案。这次，我们借助 LLM 的力量，强化下 RAG。 阅读全文
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本文的主题是我们认为这个 LLM+ 领域最唾手可得、最容易摘取的果实，Text2Cypher：自然语言生成图查询。输入自然语言，生成相对应的图查询语句，甚至可以直接返回该语句执行结果。 阅读全文
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UDF 允许用户自定义函数来扩展数据库管理系统的功能，如何实现一个数据库的 UDF 功能呢？先从一条查询语句开始，我们来分析下它的生命周期，再… 阅读全文
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当 Dart 遇上数据库，如何实现二者的相结合，让用户在移动端操作数据库呢？本文给出了它的答案，先搞定数据库数据访问接口，再搞定数据传输，最后是封装连接，一切就那么简单。 阅读全文
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在业务逻辑复杂、技术栈不甚了解的情况下，如何在有限的时间完成对数据库的重构迁移工作？技术方案该如何拟定，灰度计划怎么拟定，项目排期如何规划…本文给你一个通用的解决思路，让你更好地完成数据库重构工作。 阅读全文
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大语言模型时代，我们有了 few-shot 和 zero-shot 的能力。借助这些 LLM 能力，如何更便捷地实现知识图谱的知识抽取，用知识图谱来解决相关问题。 阅读全文
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NebulaGraph 技术社区用户的实践优化心得集大成者，从数据建模开始，解决数据膨胀问题，再到软硬皆施搞定数据导入的速率，到最后的查询语句优化。一站式搞定数据库的性能问题。 阅读全文
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本文着重介绍了 LLM、RAG、Graph 是什么，以及 LLM 如何同知识图谱结合，让知识抽取更加便利。此外，还讲述了一些 LLM 在数据库领域的应用场景，比如：用自然语言查询数据。 阅读全文