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产品简介
专业语义层的引入，能让大模型不再胡说八道，结果更加安全可信，但为了进一步理解用户的分析意图，还需要导入更多的客户私有化的业务知识，以及根据用户的使用行为习惯进一步优化。 为此 Smartbi AIChat 采用了RAG检索增强技术。对于用户的自然语言问数处理过程，分为多个步骤：首先，我们利用Embedding数据建模理论知识
所有可视化组件提供标准、统一的数据结构。 worddav4e96b3c939266d34fc469bc5e01fbada.png 数据模型的能力 能力1：接入、整合多种数据集 数据模型整合多种数据集类型，融合线上线下数据。包括数据源表、SQL查询、即席查询、导入文件等，并支持跨库数据增和。可以直接跨表创建计算列
1004 33.0 2 1004 37.0 4 1004 34.0 6 1005 25.0 7 1005 23.0 3 1005 27.0 5 1005 24.0 4 具体操作如下： 1、在数据模型中导入数据，并构建关系部署Smartbi MPP 单节点
。 2.3 数据加载 -----------导入CSV文件--------------- clickhouse-client --query "INSERT INTO default.code_province FORMAT CSV" < code_province.csv 3、数据备份 1、停止服务 service电子表格隐藏工具栏按钮
) { spreadsheetReport.spreadsheetReportWriteBack.elem_btnBatchImport.parentNode.style.display = "none"; //批量导入 } } if (spreadsheetReport.elem_trToolbar电子表格隐藏工具栏按钮
) { spreadsheetReport.spreadsheetReportWriteBack.elem_btnBatchImport.parentNode.style.display = "none"; //批量导入 } } if (spreadsheetReport.elem_trToolbar扩展包的创建、配置及打包
1 创建扩展包 1.1 说明 因为 Smartbi 扩展包里面的目录结构还是有一定规范的，虽然可以手动使用Eclipse 开发工具，通过“File -> New -> project …”创建一个扩展包项目工程，但还是得手动按照 Smartbi 的扩展包目录规范创建目录及文件，稍显麻烦，而且可能也不会记得要创建些什么文件以及文件的配置结构是什么。 所以Smartbi 提供了一个工具用来创建扩展包项目，自动将需要的文件及目录创建好，创建好后手动使用Eclipse中的“File ->Import -> Existing Projects Info Workspace ...”导入到开发环境中即可关系型数据源-TiDB数据连接
，会自动在“连接字符串”结尾添加“&useCursorFetch=true&defaultFetchSize=-2147483648”，用于优化内存占用，在抽取千万级别的海量数据到高速缓存库时能显著提高数据抽取性能。 允许加载Excel数据：在勾选“允许加载Excel数据”后，可以在文件导入的时候选择该数据源容器启动smartbi
准备工作：加载镜像，将相关镜像文件导入。 worddav42130c67df243b511635224ed26ec599.png docker load < I:\images\Smartbi_Tomcatc-Tp.tar docker load < I:\images\Smartbi_Mysqlc.tar toolbox中默认是与C盘Users目录下共享的 docker load < \c\Users\Documents\Smartbi_Tomcat-Tp.tar docker load < \c\Users\Documents计划任务中刷新报表
图： image2019-11-21 10_8_2.png //导入将会使用的java类与java包 importClass(java.lang.System); //打开报表资源。 var tempResourceHandle = execute('openResource', { connector: connector
