ClouGence

本文将简要探讨宽表技术的来龙去脉，以及它如何帮助解决多表关联带来的性能瓶颈，并结合 CloudCanal 最新推出的可视化宽表构建功能，无痛实现跨表数据的实时整合。

通过延迟加载与分片同步机制，CloudCanal 有效避免全量同步过程中可能出现的 OOM 问题和协议限制问题，从而提升全量同步的稳定性和可靠性。

我们将从 CloudCanal 官网问答机器人工程实践出发，深入分析传统 RAG 的瓶颈，并介绍 CloudCanal RAG 的针对性优化策略，展示如何构建一个真实可用的智能问答机器人。

在数据迁移同步领域，常常会碰到客户咨询相似的问题，我们也从自身实践经验出发，给到合适的答复，回答次数多了，就想着通过文字固化，方便后续应对这些需求。本文即该系列第一篇，有回答偏颇之处，还望见谅。

在长期支持企业数据迁移同步的过程中，CloudCanal 经常碰到跨省、跨国乃至跨洲的业务需求。本文将基于理论与实践，深入探讨跨洲际数据迁移同步的最佳实践方案。

本文将介绍使用 MySQL.+ CloudCanal + Iceberg + StarRocks 构建从关系型数据库服务 、实时数据分析、大数据存取 全栈数据架构。

本文将聚焦于企业级 RAG 服务，介绍如何通过本地部署实现一个不依赖公网的纯私有 RAG 构建方案。

经过简单的几步，完成了从零构建 RagApi 服务的全过程：从数据向量化、接入向量库、配置大模型、构建 Prompt，到部署兼容 OpenAI 接口的对话服务 RagApi。

聚焦 RAG、Function Calling、MCP、AI Agent 等核心概念，速通GenAI 热门概念，快速上手智能 AI