约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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使用云的软件/服务的架构也是随时在演进。 企业应建立定期的云成本监控和审查机制，并根据实际情况调整和完善云成本优化策略。比如一个快速增长的业务组织更多地可能会偏向于提升业务的速度，而设计一个比较宽松的云成本优化策略，而稳定的业务组织则可以以成本效率为主要考量，设计比较严格的云成本优化策略。

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在软件开发过程中，应该尽量使需求分析，设计，开发，测试，部署的开发周期较小，使用频繁的小型迭代进行。一个典型的实践是使用微服务和CI/CD实践，微服务架构是一种更为灵活、可扩展和易于维护的架构风格，已经逐渐成为现代应用开发的主流选择。它通过将应用程序拆分为小的、自治的服务，每个服务都负责执行特定的业

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企业管理员设置企业成员头像 描述 企业管理员通过该接口设置指定企业用户的头像。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 POST 请求地址 /v1/usg/abs/profile-images/{user_id} 传输协议 HTTPS

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主题设计 主题设计是通过分层架构表达对数据的分类和定义，帮助厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。 单击左侧导航栏“主题设计”并进入主题设计页面。 图1 主题设计1 单击导入，单击下载主题导入模板。 图2 主题设计2 下载模板如下： 表1 下载模板 上级流程 *名称 *编码

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设计中心 方案里的流程图可以修改吗？ 如何移动画布？ 图元被线框框住无法选中怎么办？ 如何复制架构？ 设计阶段的方案还能编辑吗？ 架构设计时有些图元搜索不到。 如何新建部署架构？ 部署架构的删除按钮为什么是置灰的？ 解决方案工作台如何体现项目依赖的其他资源信息？ 设计中心页面为什么没有提交审核按钮？

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设计流程 需求理解 设计思路 设计原则 总体架构

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API设计 项目概况 API设计 接口审核 编辑模式与API规范检查 公共模型 Markdown设计 API调试 脚本能力

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Markdown设计 新建Markdown，可通过以下三种方式完成。 方法一：单击目录树搜索框右侧的，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 方法二：在目录树中选择一个目录，单击右侧图标，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 进入“新建标签页”，在该标签页可

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http类型接口。 设计API 接口文档应针对以下要素进行设计： 接口基本信息 接口路径 请求方式 接口请求参数 接口返回响应 安全方案 接口基本信息 填写接口的基本信息，包括： 名称：接口名称。 摘要：接口的摘要信息。 状态：API生命周期的状态，包括设计中、联调中、测试中、测试完、已发布、将废弃、已废弃。

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设计DAG 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车 如果两辆车都通过相同序列的收费站，

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设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计

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标准设计 新建码表 新建数据标准 父主题： 数据架构

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依次新建更多的流程或子流程。一般需要设计L1~L3三层流程。第一层标识为L1层，第二层标识为L2层，第三层标识为L3。 示例如下： 图3 流程设计示例 导出流程 您可以将数据架构中已创建的流程导出到文件中。 在数据架构控制台，单击左侧导航树中的“流程设计”，进入流程设计页面。 单击流程列表上方

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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智能问答机器人 路数 表示机器人可以同时进行n路对话，即能够同时和n个用户对话。 知识库 知识库即语料库，用于配置、管理问答机器人语料。 一条语料由问题和答案组成。多条语料组成知识库，问答机器人基于知识库进行问答。 技能/意图 技能是指完成某个特定功能的能力。如构建一个订机票、查询天气的机器人。

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智能问答机器人 智能问答机器人简介 智能问答机器人版本 创建一个问答机器人 管理问答语料 实体管理（可选） 问答模型训练（可选） 调用问答机器人 问答诊断 运营面板 高级设置 全局配置 标签管理

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iDME设计服务 创建应用 登录应用设计态 日常管理应用 查看应用 父主题： 数据建模引擎

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应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人

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适用场景 智能问答机器人（ QABot ） 机器自动应答，拦截高频、易理解的问题，并根据日志、用户操作记录等进行语料挖掘和知识库构建，提升问答效果，降低企业客服运维人力成本。 售后自动问答 智能客服场景中，使用智能问答机器人来自动回答客户对于产品售后支持，使用方法，疑难解答等问询。在

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