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小朋友都能懂的人工智能⓸ -狗大师的修仙之路（上）
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小朋友都能懂的人工智能⓹-不可思议的大模型（上）
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小朋友都能懂的人工智能⓻–无名的故事与GPT-4训练流程（上）
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小朋友都能懂的人工智能⓽ Hi AI, Database is all you need（上）
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38. 卖粮食，在关系模型数据库中真的很方便
C妈: L老师，您对粮仓使用仅举了一个库存的示例，还有其他场景吗？
L：好，假设有人要来粮仓买两袋大米和三袋小米，我们看看老智如何操作呢?
首先老智找到标有“大米表”的货架，也就是到了存储大米所在的位置，接着从货架上拿出两袋，放进购物车中，同样的方式老智在标有“小米表”的货架上拿出三袋小米放入购物袋，最后一并交予购买者，操作完毕。老智自豪地告诉村民，正是数据库的设计理念让他的操作变得相当简洁，对应在数据库中的代码如“select * from 大米表…”。
A爸：老智说的这个代码就是数据库里查表的方式。
L：是的！看来A爸对数据库还是有所了解的。在关系型数据库中，数据就是以行列组成的二维表格形式存储的。每一行都是一条完整的记录,每一列对应一个字段，如粮食的产地、出产日期、价位等等。
这个老智啊，还真是个不折不扣的数据库老迷弟。大家看一个复杂的示例。假设有人要买两袋东头村10元的大米，怎么操作？是不是找起来有点不容易了。接下来我们看看老智给村民们的演示，看他如何将数据库精髓淋漓尽致地应用到粮仓设计中。
老智带着村民来到了标有“大米表”的货架，只见货架分为红黄蓝绿四个区域，原来分别对应着东头村、西头村、南头村、北头村。老智来到红色区域，根据贴着价位的标签寻找10元的大米。很快，两袋10元的东头村大米，被放入了购物车中，操作完毕。
B爸：这个货柜分四个区域的组织方式听起来很不错。
L：是啊，村民们也是这么认为的，问老智是怎么想到这个思路的。不用问，灵感肯定又是来自数据库。是的，这就是数据库的分区表特性。最后老智不忘秀了一把简洁代码：“select * from 大米表 where 产地=东头村 and 价位=10元…”这里需要强调一下，到现在为止我们所说的，都是基于关系模型的数据库哦。
C妈：听起来很有趣，我终于对数据库有概念了。
L：当然了，关系模型数据库还有很多其他细节没有提及，比如好比建立货物目录的索引技术，暂且不展开了，简而言之，卖粮食，在关系模型数据库中真的很方便。咱们把粮仓和关系型数据的类比做一个小小的总结，如下图所示。
39. 需求的多样性与老智的困惑
L:老智的才能折服了大模型村全体村民，于是大家推举老智带领大家发家致富，很快大模型村的粮食业务开始遍及全球，原来的粮仓也升级成为了超级粮仓，存放着来自世界各地的各种大米、小米、小麦、玉米、高粱等粮食，每一种粮食又有不同的品种和等级。
A：老智真厉害啊！
L:是啊，不过老智也遇到了麻烦。老智的粮仓按照粮食的种类、产地、等级等来进行分类存储。随着粮食品种和客户规模的不断扩大，老智要面对的需求也变得更加多样、复杂且难以应对。
A爸：怎么个多样和复杂？
L：比如，一位来自意大利的客户想要寻找一款口感软糯、颗粒略长的大米，用于制作意大利烩饭。一位来自日本的客户，想要寻找一款粒形较短、黏性较强的大米，用于制作寿司。一位来自中东的客户想要寻找一款高筋度、富含蛋白质的硬质小麦，用于制作面包和披萨饼。还有一位来自非洲的客户，想要寻找一款颗粒均匀、色泽鲜亮的小米，用于制作传统的小米粥和小米饭。
除了各种粮食品种的特殊需求,客户对粮食的营养成分、加工特性、储存条件等方面也提出了更高的要求。一些健康餐厅需要淀粉含量低、蛋白质含量高的粮食；一些大型食品加工企业需要水分含量稳定、不易碎裂的粮食；一些物流公司需要耐储存、不易霉变的粮食。
面对如此复杂多变的需求，老智意识到传统的粮食管理方式已经无法满足客户的需求了。
A：为啥呢？
L：因为这已经不是一个特定的某品种某产地某价位的确定性需求了，如果是这样属于经典的关系型数据库场景，粮仓的设计是可以应对。现在的需求是维度很多且复杂多变不固定，此时传统的关系型数据库模式就显得非常困难了。
A：原来是这样。
L：现在老智需要一种更加智能化、精细化的管理方式，能够快速、准确地匹配每一位客户的特定需求，这是一个挑战，更是一个机会，如果能完美满足这些来自世界各地五花八门的多元化需求，老智的业务将达到一个全新的台阶，现在老智的粮仓拥有全世界最丰富的粮食品类，是具备满足这些多元需求的前提条件的，缺少的就是实现的技术手段，怎么办？
A：L老师，您不说我还真想不到会有如此多元的需求啊，大开眼界了。
L：就在此时，老智撇了一眼正在疯狂自我训练的无名，忽然一拍大腿，喊了一声，哎呀，我怎么就没想到啊！
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