数据工程
微软收购 Osmos，助力数据工作流程智能化
近日，微软宣布收购了智能体 AI 数据工程平台 Osmos，旨在简化当前复杂且耗时的数据工作流程。 随着各个组织在数据转化方面所面临的挑战不断增加，Osmos 利用智能体 AI 的强大功能，将原始数据转化为便于分析和 AI 应用的准备资产，从而帮助企业更高效地管理和利用数据。 此次收购不仅增强了微软在数据工程领域的竞争力，还进一步巩固了其在 Fabric 平台上的战略目标。
三分钟快速入门大模型数据工程
向自然语言处理的大模型应用，数据工程的核心任务是构建一套高效、可扩展、可控的数据流程，从源头到可用于模型训练、推理的高质量文本语料，全链路打通。 数据工程的整体目标构建稳定的数据流转链路，从原始文本数据 → 清洗/标注/审核后的语料 → 符合模型输入格式的数据集保证数据可用性、完整性、质量、结构统一性支持多阶段使用场景：训练/微调、推理RAG、评估测试等数据来源最常见的形式是甲方提供，如客户工单、业务知识库、客服聊天记录、FAQ 等。 需尽早明确数据格式、内容范围、隐私边界。
2025 年 AI 与数据工程领域十大趋势前瞻
业内专家们曾预言，2024 年将成为生成式 AI 的里程碑之年。 实际应用案例不断涌现，技术进步使得进入该领域的门槛不断降低，而通用人工智能似乎也近在咫尺。 那么，这些预测都实现了吗？
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