谈到数据仓库， 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中，并进行处理加工。 传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型，然而，这依赖于独立于数仓外的ETL系统，因而维护成本较高。现在，以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库，凭借其强大的计算能力、可扩展性，开始全面支持Extract-Load-Transform (ELT)的能力，从而使用户免于维护多套异构系统。具体而言，用户可以将数据导入后，通过自定义的SQL语句，在ByteHouse内部进行数据转换，而无需依赖独立的ETL系统及资源。 火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库，本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上，构建并优化ELT能力，具体包括四部分：ByteHouse在字节的应用、ByteHouse团队做ELT的初衷、ELT in Byt
随着大模型热度持续，基于大模型的各类应用层出不穷。Langchain 作为一个以 LLM 模型为核心的开发框架，可以帮助我们灵活地创建各类应用，同时也为大模型的应用引入新的安全隐患。从今年 4 月 Langchain 被爆出在野 0day 漏洞开始，各类安全问题不断出现。腾讯安全平台部将持续关注大模型的应用安全，详细解读在大模型应用时代，如何与时俱进地保持安全策略，以保障大模型安全、可靠地应用。
本文以构建AIGC落地应用ChatBot和构建AI Agent为例，从代码级别详细分享AI框架LangChain、阿里云通义大模型和AnalyticDB向量引擎的开发经验和最佳实践，给大家快速落地AIGC应用提供参考。
在发布应用的过程中，我们通常希望用少量特定流量来验证新版本的发布是否正常，以保障整体稳定性。这个过程被称为灰度发布。关于灰度发布，我们通过逐步增加发布的范围，来验证新版本的稳定性。如果新版本出现问题，我们也能及时发现，控制影响范围，保障整体的稳定性。
在电子商务平台上，商品结构起着至关重要的作用。它不仅承载着预订和服务流程中的商品信息，还在商户运营效率、平台可扩展性以及终端用户体验等多个维度产生显著影响。通过高度结构化的商品信息，平台能够运用数据分析和算法，更精准地推荐合适商品给目标用户群，更加高效地为买卖家用户创造价值，从而提升交易效率和客户满意度。 本文介绍了门票活动商品结构的演进和过程中的技术挑战。
以AI人工智能为代表的新技术正在成为全球商业发展的新动能。淘天集团从去年开始，就已经在AI重点领域，展开和高校的一系列深入合作。 近期，淘天集团集合基础模型和电商应用场景的具体问题，面向高校师生和全社会发布大模型应用十大挑战命题，欢迎大家一起攻克难题。如果您对以下命题感兴趣，请点击阅读原文参与本次挑战，我们准备了丰厚的奖励。欢迎您参与！
