06 Egeria

https://github.com/odpi/egeria

开发语言：Java

Egeria是一个以企业为中心的工具，专注于跨组织的元数据管理。

因此，它对于需要高度自动化的集成解决方案的团队来说可能是一个很好的选择，例如跨平台元数据交换。

优点：
Egeria的核心是使团队能够使用专业服务器自动化元数据捕获，搜索和管理，该服务器在不同的连接平台上同步信息。

它还提供了极高级别的连接和集成，包括API、元数据存储库、JDBC、文件连接器、加密存储等。目标是使内部使用不同平台的团队能够无缝地共享信息。

缺点：
Egeria的用户界面功能相对有限。只提供一个通用的管理GUI，包括一个可搜索的目录，这有一点局限。如果我们想创建更高级的或特定场景的UI，我们需要自己开发这些UI。

07 TrueDat

TrueDat是一个非常成熟的开源数据治理工具，可以帮助客户成为数据驱动型的公司。TrueDat是由BlueTab（现在是IBM的一家公司）在了解了市场作为数据解决方案提供商的需求并找到了数据治理领域的空白之后创建的。

其优点包括：

TrueDat为配置数据目录和EDM提供了一个相对现代化、精简的界面，特别是与本综述中的其他一些平台相比。例如，我们可以使用实体模板来快速管理属性、元数据、权限和策略。

还有用于自动发现和编目连接的数据源，降低使用门槛，使其成为业务用户更可行的选择。我们甚至可以使用自己的LLM在企业环境中生成元数据。

除此之外，TrueDat在报告方面特别强大。它具有与Metadata的原生集成，为用户提供了极大的灵活性，可以围绕其数据质量和使用情况提取和可视化见解。

但是TrueDat也有许多缺点，例如：

尽管是一个开源项目，但TrueDat明显缺乏开源配套信息。特别是文档有点少，而且也没有生产部署相关的信息。

总结

如何学习大模型 AI ？

第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
Prompt 典型构成
指令调优方法论
思维链和思维树
Prompt 攻击和防范
…
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
…
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
…
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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