TDS 时事通讯:11 月有关 GraphRAG、ML 项目、LLM 支持的时间序列分析等的必读内容

不要错过我们过去一个月阅读量最大的故事TDS 新闻通讯:11 月有关 GraphRAG、ML 项目、LLM 驱动的时间序列分析等的必读文章首先出现在 Towards Data Science 上。

来源:走向数据科学
千万不要错过新一期的 The Variable,这是我们的每周通讯,其中包含编辑精选、深度剖析、社区新闻等的一流精选内容。
变量

距离年底仅剩几周时间,我们的作者和读者都没有表现出任何放缓的迹象。

我们很高兴在上个月发布了一些年度最精彩的文章:LLM 工作流程的实用指南和职业发展资源、以 Python 为中心的教程、对最近推出的工具的深入探讨以及其他突出主题。请继续阅读,了解(或重温)11 月阅读量最高的故事。

职业发展

图形 RAG 与 SQL RAG

哪种数据库范式可以提供更准确、更有洞察力的结果? Reinhard Sellmair 着手通过使用相同的数据集和问题将 GraphRAG 和 SQL RAG 相互对比来评估两种类型的 RAG 系统的性能。

莱因哈德·塞尔迈尔

LLM 支持的时间序列分析

在 Sara Nobrega 热门系列的第二部分中,我们了解了高级模型开发所需的提示(想想 ARIMA 和 LSTM)。

如何构建有助于您就业的机器学习项目

并非所有机器学习产品组合都是一样的。 Egor Howell 分享了关于什么有效、什么无效的经过时间考验的见解。

11 月其他亮点

不要错过我们上个月的其他热门读物,其中涉及 NumPy、Multimodal RAG、marimo 笔记本以及许多其他主题 - 既有常青的主题,也有前沿的主题。

绝对初学者的 NumPy:基于项目的数据分析方法,作者:Ibrahim Salami

通过 Excel 了解卷积神经网络 (CNN),作者:Angela Shi

使用 C 语言将 Python 运行速度提高 150 倍,作者:Thomas Reid

如何构建过度设计的检索系统,作者:Ida Silfverskiöld

构建可响应源文本、图像和表格的多模式 RAG,作者:Partha Sarkar

为什么我要改用 marimo 笔记本,作者:Parul Pandey

你的下一个“大型”语言模型可能并不大,作者:Moulik Gupta

作者聚焦 尤雷·莱斯科维奇