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为此，量身定制的算法旨在处理用户请求，采用复杂的数据表示技术来封装这些查询中嵌入的语义细微差别和上下文提示。此用户请求的分布式表示形式是从可用选项的曲目中识别最合适的ETL解决方案的基础。随后，通过生成模型对确定的解决方案进行了罚款，该模型将其与原始用户规范相一致，从而提高了最终结果的一致性和相关性。在提出的管道的配方中，评估和测试了一组选定的嵌入技术和生成模型，最终在识别最有效的方法中，这些方法可以为用户提供最有效的答案，如论文中所阐明的那样。
转换数据流：ETL管道自动化中的生成AI
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