第十四章：终端状态架构中的数据模型

暴躁小师兄数据学院 2025-06-29 19:24:51

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第十四章：终端状态架构中的数据模型	不同的数据模型、功能分解和数据流图、企业数据模型、星型连接和维度数据模型、分类法和本体论、主动数据模型和被动数据模型

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一、知识点归纳（一）数据架构的基本组成部分 1.数据架构成果，包括不同层级的模型、定义、数据流，这些通常被称为数据架构的构件 2.数据架构活动，用于形成、部署和实现数据架构的目标 3.数据架构行为，包括影响企业数据架构的不同角色之间的协作、思维方式和技能（二）数据架构是数据管理的基础（三）数据架构的构件包括 1.当前状态的描述 2.数据需求的定义 3.数据整合的指引 4.数据管控策略中要求的数据资产管理规范（四）组织的数据架构组织的数据架构是指不同抽象层级...

本文内容来自 https://datawhalechina.github.io/llm-universeLarge Language Model ，简称 LLM，也称大语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。

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本文提出的模型可以描述由多个软件所组成的系统的架构。该模型同时使用多个视图。这些视图可以分别展示系统架构的不同利益相关方（终端用户、开发者、系统工程师、项目经理等）的关注点，以及分别处理功能和非功能需求。文本介绍了全部的五个视图，并使用符号进行表达。视图的设计使用了以架构为中心的、场景驱动的迭代开发过程。关键字：软件架构、视图、面向对象设计、软件开发过程我们见过很多书和文章尝试用一张图来捕捉系统架构的全部要点。仔细看看图里的方框和箭头，显然作者竭力尝试在一张图片上展示超过图片自身表达能力的东西。

LLMs：大模型算法专家&架构师必读—从系统架构和技术栈的角度深度剖析如何搭建一个类似ChatGPT的大模型界面应用—明确需求与目标(确定应用功能和范围/功能需求/非功能需求)→分层设计技术架构(数据层/模型层/后端层/前端层)→架构实现(后端开发/前端开发/模型部署/数据库与日志系统/系统部署与运维)→项目开发与上线计划→总结与反思(阶段性/持续性)之详细攻略导读：在本文中，博主将带领大家深入探讨如何从系统架构和技术栈的角度，搭建一个类似ChatGPT的大模型界面应用。文章首先明确了应用的需求与目标，

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