数据预处理（二）：缺失值处理，KingbaseES函数+Java代码协同方案

摘要： 缺失值处理是AI数据治理的关键环节，需根据业务场景和缺失机制选择策略（删除/填充/标记）。本文提出KES+Java协同方案： KES侧：用SQL函数高效批量填充（如按城市中位数），创建物化视图优化性能； Java侧：实现动态策略（如缺失指示器、模型预测兜底），增强灵活性； 分层处理：KES处理规则化填充，Java处理复杂逻辑，通过监控缺失率预警上游故障。 方案结合数据库批量处理能力与Jav

【震惊】大模型“翻车“现场太尴尬？RAG技术让AI“逆袭“成大神！小白程序员必学！

大模型常出现"幻觉"现象，自信地给出错误答案。RAG(检索增强生成)技术通过外部知识库和检索机制，先检索相关文档片段再生成答案。该技术无需重新训练模型，成本低，知识更新快，回答有据可查，且能保护隐私数据。RAG技术正在客服、专业咨询、教育等领域展现变革潜力，成为解决大模型知识滞后和幻觉问题的实用方案。

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