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连接大数据和人工智能:为 PySpark 提供 Lance 格式实现多模式人工智能数据管道.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719031 2025-06-22 20页 4.19MB

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本文主要介绍了Lance AI Datalake如何通过与Spark的结合,为多模态AI数据管道提供强大的支持。关键点如下: 1. 多模态数据挑战:现代数据不仅包括文本和向量,还包括图像、PDF、视频、音频等,AI和大型语言模型(LLMs)解锁这些数据。 2. Lance AI Datalake特点:支持多模态数据存储,提供快速数据访问,具备可扩展的磁盘索引。 3. 数据演变:示例说明了如何将图像和视频处理结果存储在Lance AI Datalake中,并逐步添加嵌入和标题。 4. Lance AI Search Engine:提供可扩展的计算-存储分离,支持向量、全文和SQL的混合搜索。 5. Lance Spark Connector:解决了大数据和AI之间的脱节问题,通过Python Data Source API构建自定义连接器,支持批量处理和流处理。 6. 开发者友好:LanceDB是一个开源的多模态AI数据库,适用于大规模向量搜索、训练数据和AI数据集的交互式探索。 核心数据引用: - "Multimodal data storage (text, images, embeddings, videos, etc.)" - "Fast Data Access: O(1) random access for search/shuffle" - "Lance Spark Connector: Built on top of DSv2, with performance features like parallel scanning and filter pushdown" 总结简洁,突出重点,字数控制在250字以内。
"如何实现多模态数据加速?" "Lance AI数据湖有哪些优势?" "如何用Python构建Spark自定义连接器?"
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