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目标：自动管理数据库表中的公用字段这是个番外篇，略过不会产生任何影响上篇中约定了5个公用字段create_by、create_time、update_by、update_time、remark，其中前四个我都希望它能自己管理

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近年来，人工智能生成内容（AIGC）已然成为最热门的话题之一。工业界出现了各种内容生成工具，能够跨多种模态产生多样化的内容。这些主流的模型能够取得卓越表现，归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展，以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战，检索增强生成（RAG）技术作为LLM的一项重要补充被提出。本文将结合实例演示，和大家一起探索基于PieCloudVector的RAG实践。AIGC强调

以下是两者的主要区别：1.数据模型Hive：Hive类似于传统的关系型数据库(RDBMS)，以表格形式存储数据。它使用SQL-like语言HiveQL来查询和处理数据，数据通常是结构化或半结构化的。

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方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase（Hadoop数据仓库）和Cassandra这样的数据库中的数据

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并且项目中我是把文件的详细信息在上传时放到了数据库中，然后下载和删除时从数据库中获取到文件信息，然后去服务器中操作。如有需要，可自行变换。

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我们可以利用数据库和后端服务来实现快速下单和订单处理，

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目前对于数据库的基本构想是：1、可以多平台多设备浏览使用，上传云端，但不会像某项商业网盘那样，因为些敏感词之类的导致数据丢失。

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