本文就如何利用火山引擎云数据库 PostgreSQL 版和大语言模型技术（Large Language Model，简称 LLM），实现企业级智能交互式问答系统进行介绍。通过本文，你将会了解交互式问答系统的原理，学习 PostgreSQL 的向量化存储和检索技术，以及大语言模型交互技术等。
“跑个 A/B 试试？” 在字节跳动，你可能经常会听到这句话。 看上去让人摸不着头脑，但实际上，这是字节跳动的一种神奇的决策机制 —— A/B 测试，让我们借助大数据的手段，从多种不同的方案中，选出最合适的一个，充满了数据科学的魅力。
根据 Datadog发布的“2023年Serverless状态报告”， Serverless 使用量的大幅增长，已经成为主流。 Serverless和云原生数据库的结合可以提供更高效、可扩展、灵活和安全的数据处理和分析解决方案，帮助企业更好地利用云资源，提高数据处理和分析的性能和效率。 本篇将通过“五问ByteHouse”，为你解读云原生数据库如何拥抱Serverless。
Monorepo 是一种项目代码管理方式，指单个仓库中管理多个项目，有助于简化代码共享、版本控制、构建和部署等方面的复杂性，并提供更好的可重用性和协作性。
《跟着德爷闯东非》是Pico一款全新的6DoF互动纪录片。主角由在全球拥有530万粉丝的明星探险家德爷（Edward James Stafford）担任。观众以第一视角摄影师的身份陪伴德爷一起冒险，近距离观察野生动物，体验非洲大草原的野外生存之旅。
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。 ByConity 作为云原生数据仓库，从0.2.0版本开始逐步支持 Extract-Load-Transform (ELT)，使用户免于维护多套异构数据系统。本文将介绍 ByConity 在ELT方面的能力规划，实现原理和使用方式等。
标签作为企业数字化营销的基石，在企业运营与营销场景下发挥着重要的作用，通过标签体系，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，丰富用户画像特征，帮助企业优化产品设计和营销策略，提高产品的市场竞争力。 因此，企业需要从业务场景出发，构建适用于自身业务模式和逻辑的标签体系，为企业的精细化运营及精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。 本次分享来源于火山引擎客户数据平台VeCDP服务于近百个场景的经验，将汽车、金融、零售、泛互等领域交付、落地经验抽象成5000字干货，从方法论到案例，帮你建设一套“好的”标签体系。
随着抖音内容生态的不断丰富，越来越多的大型赛事在抖音平台进行直播，世界杯/春晚/亚运会等各项赛事节目引来大量用户观看。卡塔尔世界杯期间，抖音提供的稳定高质直播画面为观众带来了完美的观赛体验，决赛的 PCU 高达 3700W+。不同赛事节目涉及链路众多，且不同赛事之间存在差异，如何保障各链路的画质稳定并进一步提升画质，是一个巨大的挑战。
在直播行业发展如火如荼的今天，用户对视频体验的要求也水涨船高。视频基础体验的关键要素包括清晰度、流畅度、低延迟等，而这些要素的“第一性原理”，就是视频本身的编码效率，也就是压缩率。视频编码是整个技术体系的基座，编码效率的显著提升，能够在同等码率下极大提高画质，从而改善用户体验。 视频编码效率的重要性不言而喻，但进一步地提升也并非易事，尤其在直播场景中，对编码速度、延迟、码率控制等方面都有很高的要求。如何在保证画质不变的情况下，显著提高压缩率，同时满足实时性、低延迟的要求，是一个持续的技术挑战。
