LakeSoul开源湖仓框架

在过去的十年里，人工智能取得了巨大的进步。计算机具备看、听和理解世界的能力，得益于此，许多领域也取得了巨大的进步。这篇文章重点关注促进计算硬件和软件系统进步的原因

AI 在大数据领域的应用现状 在当今快速演进的技术领域，Data+AI 已成为数据架构的热点方向，涵盖了从数据为AI服务（Data for AI）到利用AI增强数据仓库（AI for Data）

湖仓智能权威解读：基于LakeSoul + MetaSpore，就形成了 1+N 的数智化产品生态。回到大的政策背景，就是：围绕数据要素的核心，AI 赋能，产业焕新。

自 Dmeta-Embedding 系列模型发布以来，模型已累积下载近 6 万次、API 产品也有大量内测申请用户。今天进行案例分享

更轻、更快、更便捷的Dmeta-Embedding-zh轻量化版本Dmeta-Embedding-zh-small已上线！内测申请开放中

DMeta Embedding教程。今天，我们将分享一个详细的模型使用教程，帮助您在语义搜索和 RAG 的道路上更进一步！

Embedding API 产品正式开启内测，即日起新申请用户可获得等价 200 元的免费使用额度（4 亿 tokens）。

语义向量（Embedding）模型：DMeta-Embedding，目前位列 MTEB 中文场景开源模型第一

Data + AI 一体化的技术实现方式，让用户可以快速打通从数据处理到 AI 模型的应用，实现数据湖和 AI 大型模型之间的双向奔赴。