原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/ed。 引言 我們的一個有趣經歷是：在售前階段，我們常常把 NocoBase 與 AI 結合，用極快的速度交付 POC。客户常常驚訝於：週一才剛見面，等到週三回來，就已經能看到一個完整可用的原型。通常他們都會問：“這是什麼魔法？”而當我們揭曉是 NocoBase 時，總會引發客户的驚喜與技術上的好奇。 —— Fabi
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原文鏈接：華數傳媒用 NocoBase 快速搭建 AI 多模態研發平台 引言 過去幾年，生成式 AI （AIGC）的浪潮正在快速改變傳媒行業。無論是圖片、視頻，還是交互式內容，AIGC 正在成為新的增長引擎，並重塑內容的生產方式。 作為國內數字電視和傳媒領域的重要力量，華數傳媒也在積極擁抱 AIGC。在這樣的背景下，華數團隊開啓了全新的探索。 圖片由 AI 生成 場景 在華數傳媒的 AIGC 探
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《新興數據湖倉設計與實踐手冊·從分層架構到數據湖倉架構設計（2025 年）》 系列文章將聚焦從數據倉庫分層到數據湖倉架構的設計與實踐。手冊將闡述數據倉庫分層的核心價值、常見分層類型，詳解分層下的 ETL 架構及數據轉換環節，介紹數據倉庫分層對應的技術架構，並以貼源層（ODS）、數據倉庫層（DW）、數據服務層（DWS）為例，深入剖析數湖倉分層設計，最後探討數據倉庫技術趨勢並進行小結。 本文為系列文
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為什麼明明做好了技術設計，項目推進卻依然困難重重？ 技術團隊開發的功能業務方總説不適用；系統隨着業務發展變得臃腫難維護；跨部門協作時各説各話，推進困難。 這些問題看似毫無關聯，但它們都指向同一個根源：對架構認知的片面與缺失。 有了對架構的認知，各部門之間就有了對項目可行性的推測計算，這大大減少了資源的浪費，同時還能加強各部門之間的交流合作。 今天，我就來系統梳理六大核心架構
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