Hologres آپریشن میں

Hologres علی بابا کلاؤڈ کا پیش کردہ ایک جامع Agentic ملٹی موڈل بازیافت و تجزیاتی پلیٹ فارم ہے، جو PostgreSQL پروٹوکول سے مطابقت رکھتا ہے اور PB سطح کی حقیقی وقت میں تحریر، اپ ڈیٹ، OLAP/فوری تجزیہ اور اعلیٰ ہم وقتی پوائنٹ کوئری کو سپورٹ کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم یکساں SQL کے ذریعے ساختہ، نیم ساختہ اور OSS غیر ساختہ ڈیٹا کو مربوط کرتا ہے۔ Object Table، Dynamic Table اور AI Function کے امتزاج سے یہ مکمل متن، ویکٹر، مخلوط بازیافت اور ماڈل کالنگ کی صلاحیتیں فراہم کرتا ہے، جبکہ Agent کی طویل مدتی یادداشت اور قابلِ مشاہدہ بنیادی ڈھانچے تک بھی توسیع دیتا ہے۔ یہ Data+AI/RAG منظرناموں کے لیے موزوں ہے۔

حقیقی وقت کا ڈیٹا ویئرہاؤس OLAP: PB سطح کے ڈیٹا کی حقیقی وقت میں تحریر، اپ ڈیٹ، کثیر جہتی تجزیہ اور فوری کوئری کو سپورٹ کرتا ہے۔
اعلیٰ ہم وقتی پوائنٹ کوئری Serving: PostgreSQL پروٹوکول سے مطابقت رکھتا ہے اور کم تاخیر والی آن لائن کوئری اور اعلیٰ ہم وقتی ڈیٹا سروسز کے لیے موزوں ہے۔
مکمل متن/ویکٹر/مخلوط بازیافت: ایک ہی ڈیٹا مکمل متن، ویکٹر، مخلوط بازیافت اور RAG ری کال کو سپورٹ کرتا ہے۔
ملٹی موڈل Data+AI پروسیسنگ: Object Table کے ذریعے OSS غیر ساختہ فائلوں تک رسائی، Dynamic Table کے ذریعے اضافی پروسیسنگ، اور AI Function کے ذریعے تجزیہ، ٹکڑوں میں تقسیم، Embedding، ترجمہ اور تخلیق سمیت ماڈل کالنگ انجام دی جاتی ہے۔
ڈیٹا لیک، ویئرہاؤس اور متعدد ذرائع کا انضمام: MaxCompute، Paimon، Iceberg، Flink، DataWorks اور MySQL/PostgreSQL جیسے بیرونی ڈیٹا ذرائع سے جڑ سکتا ہے۔
ڈیٹا ویئرہاؤس AI معاون: تشخیص، SQL تخلیق، وضاحتوں کی سفارش اور لاگت کے نظم جیسے تجربات کو قابلِ عمل Skills میں پیکج کرتا ہے۔

آزمائشی سروس فعال کریں: علی بابا کلاؤڈ Hologres کی ویب سائٹ https://cn.aliyun.com/product/hologres پر جائیں، فعال کرنے/مصنوعہ آزمانے پر کلک کریں اور اکاؤنٹ و بلنگ کی تصدیق مکمل کریں۔
انسٹنس بنائیں: Hologres انسٹنس بنائیں اور خطہ، نیٹ ورک کی قسم، CU وضاحتیں اور اسٹوریج کا طریقہ منتخب کریں۔
رسائی ترتیب دیں: VPC/عوامی نیٹ ورک، IP وائٹ لسٹ، ڈیٹا بیس اکاؤنٹ اور کم سے کم ضروری اجازتیں ترتیب دیں۔
انسٹنس سے جڑیں: HoloWeb، psql، JDBC/ODBC یا BI ٹول کے ذریعے انسٹنس سے جڑیں اور ڈیٹا بیس بنائیں۔
ماڈل اور ٹیبل بنائیں: ورک لوڈ کے مطابق ٹیبل بنائیں، قطاری/کالمی اسٹوریج میں فرق رکھیں، اور ضرورت کے مطابق بنیادی کلید، تقسیم کی کلید، ویکٹر انڈیکس اور مکمل متن کا انڈیکس شامل کریں۔
ڈیٹا شامل کریں: INSERT/COPY، Flink، DataWorks، MaxCompute یا ہم وقت سازی کے ٹولز کے ذریعے ڈیٹا Hologres میں منتقل کریں۔
ملٹی موڈل ڈیٹا پراسیس کریں: OSS فائلوں کی میپنگ کے لیے Object Table بنائیں، لیک پر اضافی پروسیسنگ کے لیے Dynamic Table استعمال کریں، اور تجزیہ، ٹکڑوں میں تقسیم، Embedding یا تخلیق کے لیے AI Function استعمال کریں۔
یکساں کوئری اور تجزیہ: پوائنٹ کوئری، OLAP، مکمل متن/ویکٹر/مخلوط بازیافت یا AI استدلال کے لیے یکساں SQL استعمال کریں، اور عام استعمال کے ویوز اور محفوظ کوئریز برقرار رکھیں۔
کارکردگی جانچ کر لانچ کریں: لانچ سے پہلے ہم وقتی استعمال، تاخیر، ری کال کی درستگی، درآمدی تھروپٹ اور ماڈل Token لاگت کی کارکردگی جانچ کریں۔
آپریشنز اور اصلاح: پروڈکشن میں چلنے کے بعد سست کوئری، وسائل کے استعمال، لاگت اور آڈٹ کی نگرانی فعال کریں، اور ضرورت کے مطابق وسائل کو لچک دار طور پر بڑھائیں یا کم کریں۔

یکجا شدہ فن تعمیر: OLAP، پوائنٹ کوئری، مکمل متن، ویکٹر، مخلوط بازیافت اور AI استدلال کو ایک ہی انجن میں مجتمع کرتا ہے، جس سے ClickHouse/Greenplum + HBase/Redis + Elasticsearch جیسے متعدد اجزا کو جوڑنے کی ضرورت کم ہو جاتی ہے۔
ایک ہی ڈیٹا، متعدد استعمالات: ایک ہی ڈیٹا BI رپورٹس، فوری تجزیے، آن لائن سروسز اور RAG/Agent بازیافت کو بیک وقت فراہم کرتا ہے، جس سے ہم وقت سازی کے راستوں اور ڈیٹا کے عدمِ مطابقت کے خطرات کم ہوتے ہیں۔
مضبوط حقیقی وقت کی صلاحیت: حقیقی وقت میں تحریر، حقیقی وقت میں اپ ڈیٹ اور تحریر کے فوراً بعد کوئری کو سپورٹ کرتا ہے، اس لیے اعلیٰ ہم وقتی کم تاخیر والی Serving اور حقیقی وقت کے تجزیے کے مشترکہ منظرناموں کے لیے موزوں ہے۔
Data+AI مقامی معاونت: Object Table، Dynamic Table اور AI Function کے ذریعے OSS فائلوں، لیک پر اضافی پروسیسنگ اور ماڈل کالنگ کو SQL کے عمل میں شامل کرتا ہے۔
ڈیٹا لیک، ویئرہاؤس اور علی بابا کلاؤڈ کے ماحولیاتی نظام کے ساتھ مضبوط انضمام: MaxCompute، Flink، DataWorks، OSS اور 百炼 جیسے اجزا سے قریبی مطابقت رکھتا ہے، اس لیے علی بابا کلاؤڈ کے ماحول میں نفاذ کے لیے موزوں ہے۔
مکمل انتظام اور لچک: کلاؤڈ مقامی منظم سروس آپریشنز کی لاگت کم کرتی ہے، اور ورک لوڈ کے مطابق وسائل کو لچک دار طور پر ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے، اس لیے ڈیٹا کے حجم اور ہم وقتی استعمال میں بڑے اتار چڑھاؤ والے کاروباروں کے لیے موزوں ہے۔

حقیقی وقت کی BI اور کاروباری تجزیہ: لین دین، آرڈر اور ٹریفک کا ڈیٹا حقیقی وقت میں تحریر کر کے رپورٹس، ڈیش بورڈز، فوری تجزیے اور کاروباری نگرانی کو یکجا طور پر سپورٹ کرتا ہے۔
حقیقی وقت کا رسک کنٹرول اور مارکیٹنگ: حقیقی وقت کے واقعات، صارف پروفائلز اور ویکٹر/مکمل متن ری کال کو ملا کر ملی سیکنڈ سطح پر خطرے کا تعین، مماثل کیسز کی بازیافت اور شخصی سفارشات انجام دیتا ہے۔
انٹرپرائز RAG نالج بیس: PDF/تصاویر/آڈیو ویڈیو کا تجزیہ کر کے انہیں ٹکڑوں میں تقسیم اور Embedding کیا جاتا ہے، پھر مخلوط بازیافت کے ذریعے سوال و جواب، کسٹمر سروس معاونت اور پالیسی بازیافت فراہم کی جاتی ہے۔
کسٹمر سروس کی آواز اور ٹکٹ کا تجزیہ: ریکارڈنگز پر مقررین کی علیحدگی، ASR ٹرانسکرپشن، جذباتی تجزیہ اور خلاصہ تخلیق انجام دے کر قابلِ بازیافت ڈیٹا اثاثے بنائے جاتے ہیں۔
Agent کی طویل مدتی یادداشت اور ملٹی موڈل معائنہ: AI معاون تعلیم، AI Coding اور شیلف معائنہ جیسے منظرناموں کے لیے سیشنز کے درمیان یادداشت، تصویری موازنہ اور فرق کی جانچ کی صلاحیتیں فراہم کرتا ہے۔