作为一个一直对 AI 技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的 15、16 年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。
从去年 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，AI 的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。
ChatGPT 的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解 ChatGPT 技术原理的普通开发者们有帮助。
ChatGPT 本身就具备很丰富的知识，所以 ChatGPT 自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助 ChatGPT 来学习 ChatGPT。
这是此系列的第四篇，ChatGPT 的模型训练。
作为一个一直对 AI 技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的 15、16 年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。
从去年 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，AI 的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。
ChatGPT 的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解 ChatGPT 技术原理的普通开发者们有帮助。
ChatGPT 本身就具备很丰富的知识，所以 ChatGPT 自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助 ChatGPT 来学习 ChatGPT。
这是此系列的第五篇，ChatGPT 的自动优化。
作为一个一直对 AI 技术很感兴趣的软件开发工程师，早在深度学习开始火起来的 15、16 年，我也开始了相关技术的学习。当时还组织了公司内部同样有兴趣的同学一起研究，最终的成果汇集成几次社区中的分享以及几篇学习文章（见这里）。
从去年 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，AI 的能力再次惊艳了世人。在这样的一个时间节点，重新去学习相关技术显得很有必要。
ChatGPT 的内容很多，我计划采用一个系列，多篇文章来分享学习我自己学习过程中的一些理解。本系列文章，我将站在一个普通开发人员的角度展开，希望对想了解 ChatGPT 技术原理的普通开发者们有帮助。
ChatGPT 本身就具备很丰富的知识，所以 ChatGPT 自身实际上就是一个很好的学习渠道，我也将借助 ChatGPT 来学习 ChatGPT。
这是此系列的第六篇，突破 ChatGPT 的知识限制。
随着市场的逐步成熟，要想保持企业的长期竞争力，运营和产品改进工作需要越来越精细化。
比如，在游戏行业，玩家留存率是一个关键指标，为提升留存率，需要精细化的分析玩家是哪一步流失的，根据游戏进程推进过程，按照先后顺序设置关键节点，分析各个节点流失情况数据，可以形成一个玩家流失漏斗。有了玩家流失漏斗，我们可以选择流失率高的环节进行进一步精细化分析，找到流失原因，比如机器适配问题，引导缺乏吸引力问题，数值设计问题等，根据这些原因就可以针对性的在产品和运营侧做改进了。
在一个大型企业中做数据工作，难免要跟各种不同种类的数据库打交道。Oracle，凭借其优异的性能，曾经是很多大型企业标配商业数据库，自然也是我们要重点应对的一种数据库。
Oracle 的数据导入导出是一项基本的技能，但是对于懂数据库却不熟悉 Oracle 的同学可能会有一定的障碍。正好在最近的一个项目中碰到了这样一个任务，于是研究了一下 Oracle 的数据导入导出，在这里跟大家分享一下。
在上一篇文章中，我们聊到了对数据平台的理解以及企业数据平台的建设思路。
经过分析，可以了解到，数据平台应该是一定程度的中心化的系统，是团队对于数据接入、数据建模、数据清洗、数据开发过程的工程化经验的沉淀。
它可以：
我最近接触到不少传统行业的客户，他们都希望构建自己的数据平台。其目的大都是希望通过借鉴互联网公司积累的成熟的技术经验，构建自己的数据能力，最终实现数据驱动型企业。
数据平台早已不是什么新鲜事物，甚至在当前大家都在谈论数据中台的时候，还显得有点过时。在我看来，其实大家对于数据中台的认识还处于探索的阶段，并没有形成让行业信服的一致的观点。但一提到数据平台，大家对其应该包含的内容还相对比较清楚。所以，本文尝试选择 “数据平台” 这个可能有点过时但是相对务实一点的词语来组织内容。这里我不想在概念上谈论太多，无论这个东西是什么，它要解决的企业中的数据问题是明确而具体的。
数据治理并不是一个新的概念，但由于国内信息化起步较晚，这个话题直到最近几年才在国内各大公司中引起广泛讨论。数据治理具体是什么，我们真的需要数据治理吗？为了更清楚的了解数据治理是什么，我们先参考一下业界都是怎么说的。
把数据导入数据平台是挖掘数据价值的第一步，如果做不好，数据分析将受到很大影响。所以，快速、高质量、稳定的将数据从业务系统接入到数据平台是至关重要的一环。
数据平台最常见的一个数据源是关系型的数据库，然而随着软件技术的发展，越来越多的业务系统基于非关系型数据库开发，所以，非关系型数据库的数据接入时数据平台必备的能力之一。
我们的数据仓库基于 Hive 构建，Hive 的设计可以很好的兼容关系型数据库，如果数据源是关系型数据库，数据接入会相对容易。如何从非关系型数据库中接入数据呢？这里面有没有什么经验值得分享呢？
Data management in data platform
我们在前面的文章中讨论了如何将数据接入到数据平台。一般而言，接入到数据平台的数据会来自众多的业务系统，这样一来，我们就拥有了大量不同来源的数据。如何将这些数据有效的管理起来是一个很大的挑战。本文将尝试结合我们的项目实践经验做一些分享。
（数据仓库可以理解为数据平台中所有数据的一个集合，所以，数据平台中的数据管理也可以说是数据仓库中的数据管理。下文中数据平台和数据仓库会经常交替使用，其意义基本一致。）
