適用版本提示：本文提及的 Data Branch 功能適用於 MatrixOne v3.0 及以上版本。 我們想解決的不是“怎麼再備份一份”，而是這三件事：隨時落一個可靠錨點、開出互不打擾的試驗枱、把變更做成可審閲/可回放的補丁。 序幕：雙線並行的一張表，怎麼不互相踩？ “今晚必須把風控規則修掉。” “同時運營要做活動，數據得按新口徑重算。” “你們都別動 orders 表，
MatrixOne Intelligence 4.0 全新升級：讓數據智能觸手可及！ MatrixOne Intelligence 介紹 MatrixOne Intelligence 是一套面向多模態數據的 AI 數據智能平台，旨在幫助企業應對數據碎片化、多模態數據整合複雜、GenAI 應用落地困難等挑戰。通過數據接入、智能解析、數據工作流、超融合的湖倉底座，MatrixOne Intellige
前言 本教程旨在為開發者提供一份清晰、詳盡的指南,説明如何將開源 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 應用開發引擎 Deerflow 與 MOI 的 RAG 服務進行集成。通過本教程,讀者將掌握 Deerflow 的部署方法、在 MOI 中創建數據處理工作流的技能,並最終實現兩者連接,以構建一個強大的、可定製的深度檢索增強生成應用。 一、 Deerflow 簡
概述 本教程將詳細引導您完成一個完整的數據處理與應用流程：首先，我們將 Dify 平台與 MatrixOne (MO) 數據庫進行集成，使用 MatrixOne 作為 Dify 的向量存儲後端；然後，演示瞭如何從 MatrixOne Intelligence (MOI) 平台將處理好的分段數據（Chunks）導出到 Dify 中新建的知識庫；最終，利用這些導入的數據快速構建一個智能聊天應用。 通過
10月17日-18日，第五屆 HiPM 產品創新力峯會在深圳成功舉辦。本次峯會匯聚了眾多國內頂尖的科技企業與行業專家，共同探討 AI Agent 在多模態、產品化落地等領域的最新趨勢與實踐。矩陣起源作為企業級 AI Agent 解決方案的先行者，受邀出席本次盛會。矩陣起源資深產品專家魏旭東發表了題為《構建值得信賴的企業級 Agent 解決方案》的主題演講，分享了矩陣起源在一線業務場景中的深
作者 | 矩陣起源 轉載自 | InfoQ 當 NL2SQL 從 Demo 走向生產，關鍵不在"更大的模型"，而是"更乾淨的數據底座 + 更小的專用模型 + 更可控的工程化流程"。 摘要 先數據、後模型：把元數據、業務語義、權限、樣例 SQL 做成"AI-ready data"，是 NL2SQL 能否可靠落地的第一性問題。 小模型足夠用：以 3B-7B 級別的代碼/SQL 友好模型，配合 LoR
企業對 GenAI 的熱情,正在被現實澆上一盆冷水。一個嚴峻的現實是：超過95%的企業AI項目，在完成 PoC（概念驗證）後就陷入停滯，無法真正投入生產環境。 "試點"很成功，"項目"卻失敗了。這道從"PPT"到"生產線"的鴻溝，正是當前企業AI落地最大的挑戰。當模型能力早已不是瓶頸，究竟是什麼拖住了企業智能化的腳步？ 答案，就隱藏在日常業務背後，那些最不起眼的地方。 那些沉默於企業各個角落的"數
AI的發展速度，正在與企業的數據管理能力，形成一對日益尖鋭的矛盾。 一方面，算法模型日新月異，每天都有新的突破刷新認知。另一方面，企業內部的數據現狀卻不容樂觀：超過九成的數據沉睡在不同的系統中，格式雜亂、形態各異，形成一座座數據孤島。 這種割裂，讓AI開發者陷入了"巧婦難為無米之炊"的窘境。據麥肯錫調研，數據準備工作佔據了AI項目70%以上的時間。當算法的迭代以天為單位，數據準備的週期卻常常以周、
作者 | 矩陣起源 策劃 | InfoQ李冬梅 當你的 AI Agent 突然清空核心數據庫，或是悄悄注入虛假數據時，傳統的數據恢復手段往往耗時費力。而 Git for Data 帶來的變革，能讓這一切像回滾代碼提交一樣簡單。 DATA-CTL RESET DATABASE `agent1_db` TO TIMESTAMP 2025-08-01 12:00:00.123456; 瞬間
一場真正面向未來的智能變革，從真正掌控數據開始。 生成式人工智能（GenAI）的浪潮正以前所未有的速度重塑產業格局。Gartner預測顯示，到 2028 年，至少有 15% 的日常工作決策將由 AI 智能體自主完成，且 33% 的企業軟件應用會集成智能體的能力。這場變革不是短暫的技術熱潮，而是商業世界的"新常態"。 然而，在C端應用熱鬧非凡的背後，企業級市場正面臨更復雜的信任危機。研究顯示，超過
客户背景 金意陶是一家專注於瓷磚產品研發與銷售的企業，其產品種類豐富，用户在選購過程中需要快速找到符合需求的產品。然而，傳統的產品檢索方式（如通過關鍵詞或型號搜索）難以滿足銷售與客户溝通時候的快速選型需求。金意陶希望構建一個基於圖像搜索的智能平台，支持銷售通過拍照、上傳圖片或輸入文字來精準找到相關產品，同時查詢庫存信息，從而提升客户體驗並優化銷售效率。 方案目標 業務人員藉助移動應用程序，能夠迅速
1. 解析模型 1.1 解析模型（Parsing Model） MOI 解析模型是指用於從複雜文檔（如 PDF、掃描圖、報告等）中識別結構要素（如標題、段落、表格、圖像等）並提取其內容模型。在MatrixOne Intelligence（下文簡稱MOI）產品中，採用了 MinerU (mineru.readthedocs.io)，一個開源的將PDF轉化為markdown 解析工具。 MinerU
