注意:以下翻译的准确性尚未经过验证。这是使用 AIP ↗ 从原始英文文本进行的机器翻译。

公告

提醒: 您现在可以注册 Foundry 通讯,以便直接在您的收件箱中接收有关平台中新产品、功能和改进的摘要。有关如何订阅的更多信息,请参阅 Foundry 通讯和产品反馈渠道公告

推出 Build with AIP [Beta],将于五月初上线

发布日期:2024-04-30

我们很高兴地宣布,Build with AIP 将于五月初以测试状态上线。Build with AIP 应用程序提供了一套预构建产品,可以用作参考示例、教程或构建起始包,以适应您的需求。

在应用程序中,只需搜索关键词、应用案例或功能,即可找到能加速您的工作流构建的产品。产品涵盖的一些工作流包括:

  • 端到端语义搜索实施
  • 为 Pipeline Builder 中的自定义看板编写用户定义函数(UDF)
  • 在 Workshop 中为用户数据输入创建引导表单
  • 优化 PySpark 转换性能的代码示例
  • 使用 LLM 将非结构化数据分类为结构化类别
  • 自动化业务流程的规则,例如在事件发生时通知用户

以及更多!新的 AIP 产品正在积极开发中,并将在它们可用时发布。

探索 AIP 产品套件。

探索 Build with AIP 应用程序。

要了解有关产品的更多信息,请选择产品以查看详细的价值说明、实施设计以及所包含的各个资源的细分。用户可以将任何产品安装到他们选择的目标项目中,并监控安装的进度。先前安装的产品可以随时从 Build with AIP 中访问。

探索 AIP 产品展示。

AIP 产品展示内部。

将根据推荐和请求的实施模式不断添加额外产品。

Build with AIP 应用程序正处于加速发布轨道,并将很快向所有现有客户提供。选择限制对该功能访问的平台管理员可以通过 控制面板 中的 应用访问 设置来实现。

所有产品都由 Foundry 市场支持。有关更多详细信息,请查看文档

HyperAuto V2 现已推出 [GA]

发布日期:2024-04-30

HyperAuto 是 Palantir Foundry 的自动化套件,用于集成 ERP 和 CRM 系统,提供一种点选工作流,以从源数据动态生成有价值的、可用的输出(数据集或 Ontologies)。该功能现已在本周面向所有注册用户提供。

这个新的主要版本引入了显著更新的用户体验以及针对自动化 SAP 相关数据摄取和数据变换工作流的性能和稳定性提升。

要创建您的第一个 HyperAuto 管道,请参阅 入门

实时 HyperAuto 管道概述。

实时 HyperAuto 管道概述。

SAP 数据的动态集成和管理

继之前的测试版公告之后,以下功能现已普遍可用:

  • 配置简便性: HyperAuto 提供用户友好的点选向导、快速设置的默认选项以及高级用户的自定义设置,自动执行数据重命名、清理、非规范化和去重等任务。
  • Pipeline Builder 集成: HyperAuto 动态生成 Pipeline Builder 管道,提供透明的用户界面,并包括更改管理工作流以更新和部署管道配置更改。
  • 实时 SAP 数据处理: HyperAuto 支持来自 SAP 源的实时数据流(需要 SLT 复制服务器),允许数据在几秒钟内从源流向 Ontology。
  • 支持 SAP 数据的静态切片: 随着这一新版本的发布,HyperAuto 支持在无法实时连接到 SAP 源的情况下处理上传的数据集。

有关 HyperAuto V2 的更多信息,查看文档

开发者控制台中的静态应用网站托管现已推出 [GA]

发布日期:2024-04-30

开发者控制台现在提供托管静态网站的能力。此功能允许开发人员使用 Foundry 托管和服务他们的网站,而无需外部 Web 托管基础设施。静态网站由一组固定的文件(HTML、CSS、JavaScript)组成,这些文件下载到用户的浏览器并在客户端显示。许多 Web 应用开发框架,如 React,可以用来创建静态网站。

静态网站支持适用于 Palantir 管理的域注册(例如:enrollment.palantirfoundry.com 或地理等效域)。对客户管理域注册的功能支持目前正在积极开发中。

在 Foundry 上托管您的网站

网站托管菜单。

网站托管菜单。

要设置和配置网站托管,您需要:

  1. 为网站设置应用程序子域,以确定用户访问网站时使用的 URL。
  2. 将包含网站的资产上传到 Foundry,预览结果并发布网站。

您还可以配置对网站的访问权限,并为您的网站设置高级内容安全策略(CSP)设置。

谁可以配置网站托管?

任何具有开发者控制台编辑或所有者角色的用户都可以配置 Web 托管。设置 Web 托管包括创建一个需要由注册信息官批准的子域。

网站托管命令行工具

使用命令行工具或与现有 CI/CD 工具集成来自动化静态网站的部署过程。有关更多信息,请查看您 OSDK 应用程序中的 API 文档。

在 OSDK 应用程序文档中部署应用程序教程。

在 OSDK 应用程序文档中部署应用程序教程。

接下来会有什么?

我们正在积极开发对客户自有域网站托管的支持,以及增加在 Foundry 上托管您的代码并直接在 Palantir Foundry 中运行 CI/CD 的支持。

要了解有关网站托管配置的更多信息,请查看文档

在 Pipeline Builder 中移除输出的权限标记

发布日期:2024-04-30

我们很高兴地宣布,您现在可以在所有堆栈的 Pipeline Builder 中直接移除输出的权限标记。在 Pipeline Builder 中,现在可以:

  • 移除输出中一个或多个继承的权限标记。
  • 主动移除可能会在未来出现在数据集上的非继承权限标记。
  • 撤销在指定管道中先前应用于输出的任何权限标记移除。

要使用移除权限标记功能,请确保满足以下先决条件

  • 拥有特定权限标记的移除权限标记权限
  • 必须在您的管道上启用分支保护
  • 您的管道需要代码审批

要移除权限标记,请导航到您要移除权限标记的输出并选择 配置权限标记

权限标记选项面板,光标悬停在移除图标上。

权限标记选项面板,光标悬停在移除图标上。

一旦选择了要移除的权限标记,这些标记将列在已移除权限标记部分。

已移除权限标记。

移除应用后,一旦您的分支合并并在主分支上搭建,权限标记将不再出现在输出上。

已移除权限标记。

查看文档以了解更多关于在 Pipeline Builder 中直接移除权限标记的信息。

Jupyter® 笔记本中的模型开发现在普遍可用

发布日期:2024-04-30

从今天开始,用户可以充分利用现有的代码工作区 JupyterLab® 集成来训练、测试和发布模型,以供平台上的其他部分使用。代码工作区为数据科学家提供了一种更熟悉的、交互式的环境,作为现有代码库中模型训练流程的替代方案。

通过代码工作区发布的模型可立即在下游应用程序中使用,如 Workshop、Slate、Python 变换等。

在代码工作区内创建模型

现在可以直接在代码工作区内发布模型。只需导航到 模型 标签,然后选择 创建模型。选择模型的位置后,系统会要求您定义一个模型别名,这是一个人类可读的标识符,用于映射 Palantir Foundry 用于识别您模型的资源标识符。

在代码工作区内创建新模型选项。

在代码工作区内创建新模型选项。

直接将您的模型发布到 Foundry

在定义模型别名后,按照视图左侧的分步指南将模型发布到 Foundry。查看有关安装所需软件包、定义模型适配器以及最终发布模型的详细信息。

首次创建模型时,将生成一个名为[MODEL_ALIAS]_adapter.py的骨架适配器文件。查看模型适配器序列化文档模型适配器 API 文档以获取有关如何定义模型适配器的更多信息。

在编写适配器后,您可以使用提供的模型发布代码段将您的模型发布到 Foundry。选择代码段以复制它,然后将其粘贴到笔记本单元格中并执行。

将您的模型发布到 Foundry。

成功发布的模型将显示一个预览输出,指示发布成功,并显示有关模型的信息,如模型的 API 和保存的模型文件。

模型版本成功发布通知。

模型版本成功发布通知。

了解更多

要了解有关从代码工作区开发和发布模型的更多信息,请查看代码工作区模型训练文档。 您还可以查看我们的完整教程,该教程引导您设置项目、构建模型并将模型部署以供下游应用程序使用。


Jupyter®、JupyterLab® 和 Jupyter® 徽标是 NumFOCUS 的商标或注册商标。 所有提及的第三方商标(包括徽标和图标)仍为其各自所有者的财产。不暗示任何隶属关系或认可。

逐步淘汰 Preparation (Blacksmith)

发布日期:2024-04-30

Preparation (Blacksmith) 正在被逐步淘汰,并由 Pipeline Builder 取代,这是无代码管道和数据清理的默认工具。Preparation 已经处于维护模式多年,将不支持 Marketplace 集成。虽然不再授予新的注册访问权限,但此更改暂时不会影响任何现有的 Preparation 安装。

推出模型目录:2024 年 4 月底可用 [GA]

发布日期:2024-04-24

模型目录 将于 2024 年 4 月底普遍可用,使用户能够查看所有 Palantir 提供的模型并在 AIP 中发现新模型。

模型目录使构建者能够:

  • 查看在 AIP 中可用的模型并发现新模型。
  • 为您的应用案例选择合适的模型。
  • 使用基本模板和 Marketplace 中的整个应用案例模板开始工作流。
  • 在沙箱/操场中测试不同的模型。

模型目录有两个主要组成部分:模型目录主页和模型实体页面。

模型目录主页

模型目录主页。

模型目录主页。

模型目录主页是一个发现和导航界面,显示您 Foundry 注册中所有可用的大型语言模型。

在主页上可以通过几种方式筛选模型:

  • 模型类型:查看所有可用的完成模型、嵌入模型或视觉模型。
  • 状态:根据生命周期状态查看模型,无论是稳定还是实验性的。
  • 模型创建者:根据负责创建、开发和维护特定 LLM 的组织查看模型。

模型实体页面

每个模型都有一个实体页面,包含三个主要部分:

  • 测试: 一个供构建者试用不同模型的界面。
  • 如何使用它: 通过创建一个资源开始,该资源已经填充了开始构建工作流所需的内容。模型目录目前支持函数和变换。
  • 模型描述: 查看基本描述、法律免责声明、模型的上下文窗口,如词元限制、训练数据截止日期等。

模型实体页面。

模型实体页面。

开发路线图上的下一个是什么?

  • 提供更多工具和基准来比较模型和做出决策。
  • 改进测试沙箱以支持不同的功能和提示类型。
  • 如何使用 功能扩展到所有 AIP 应用程序。

有关模型目录的更多信息,请查看文档

宣布 Ontology SDK TypeScript 1.1

发布日期:2024-04-24

为了为主要版本升级(TypeScript 2.0)做准备,我们正在发布次要版本 1.1。将您的代码迁移到此新版本将有助于您为 TypeScript 2.0 做准备。

为什么我们要开发 TypeScript 2.0?

为了受益于新的 Ontology 原语,如 Ontology 接口、实时订阅,以及更高效地处理数据,我们重构了 OSDK TypeScript 语义。此更改将被标记为主要版本 v2.0,将在 2024 年底前发布。

在 2.0 版本发布之前,我们的目标是通过首先提供版本 1.1 和 1.2 作为即将到来的升级的桥梁,以最小化对客户的影响。

为澄清起见,接下来的两个即将发布的版本详述如下:

  • 版本 1.1: 该版本保持当前语言语法,但将弃用一些不再支持的方法和属性。

  • 版本 1.2: 将于今年晚些时候发布,版本 1.2 将主要提供与 1.x 版本相同的功能,但会引入新的语言语法。

OSDK TypeScript 1.1 中将会有什么变化?

以下表格总结了弃用的功能及其替代方案,并在下面详细说明了更改:

弃用的替代
pagefetchPage, fetchPageWithErrors
__apiName$apiName
__primaryKey$primaryKey
__rid$rid
all()asyncIter()
bulkActionsbatchActions
searchAround{linkApiName}pivotTo(linkApiName)

Page()

我们正在弃用 page 函数,并添加以下两种便捷方法:

  • fetchPageWithErrors

    • 该函数与 page 的功能完全相同,并为与即将到来的 V2.0 中的 API 命名约定保持一致而重命名。
    • 之前
      • Copied!
        1 2 3 4 5 6 const result: Result<Employee[], ListObjectsError> = await client.ontology .objects.Employee.page(); if(isOk(result)){ const employees = result.value.data; }
    • 之后
      • Copied!
        1 2 3 4 5 6 const result: Result<Employee[], ListObjectsError> = await client.ontology .objects.Employee.fetchPageWithErrors(); if(isOk(result)){ const employees = result.value.data; }
  • fetchPage

    • 这将返回一个没有结果包装器的页面(没有 Result<Value,Error>
    • 这为偏好使用 try/catch 模式的用户添加,因为它会在相关时抛出错误。
    • 之前
      • Copied!
        1 2 3 4 5 6 const result: Result<Employee[], ListObjectsError> = await client.ontology .objects.Employee.page(); if(isOk(result)){ const employees = result.value.data; }
    • 之后
      • Copied!
        1 2 3 4 5 6 7 8 try{ const result: <Page<Employee>> = await client.ontology .objects.Employee.fetchPage(); const employees = result.data; } catch(e) { console.error(e); }

apiName, primaryKey, rid

我们正在弃用 __apiName__primaryKey__rid 属性,并将其替换为 $apiName$primaryKey$rid 属性。

All()

我们正在弃用 all() 方法,并为便捷起见添加了以下方法:

  • asyncIter() 此方法返回一个异步迭代器,允许您遍历对象集的所有结果

  • 之前

Copied!
1 2 3 4 5 6 7 8 9 // 定义一个泛型结果类型,包含 Employee 数组和 ListObjectsError 类型 const result: Result<Employee[], ListObjectsError> = await client.ontology .objects.Employee.all(); // 检查结果是否为成功状态 if(isOk(result)){ // 如果成功,提取员工数据 const employees = result.value.data }
  • 之后
Copied!
1 2 // 从异步迭代器获取所有 Employee 对象并转换为数组 const employees: Employee[] = await Array.fromAsync(await client.ontology.objects.Employee.asyncIter());

批量操作

我们将弃用 bulkActions 并将其重命名为 batchActions。此更改是为了与 REST API 名称匹配。

  • 之前
await client.ontology.bulkActions.doAction([...])
// 执行批量操作
Copied!
1 2 await client.ontology.batchActions.doAction([...]) # 批量执行操作

SearchArounds

我们正在弃用 searchAround{linkApiName} 并将其替换为:

  • pivotTo(linkApiName)

    • 这将与原来的搜索功能完全相同,但名称将更好地反映结果是您所转向对象的类型。
  • 之前

Copied!
1 2 3 4 5 await client.ontology.objects.testObject.where(...).searchAroundLinkedObject().page() # 该代码行的作用是异步地在 ontology 对象的 testObject 中进行查询。 # .where(...) 方法用于指定查询条件。 # .searchAroundLinkedObject() 方法用于在与指定对象相关联的对象中进行搜索。 # .page() 方法用于获取分页结果。
Copied!
1 2 await client.ontology.objects.testObject.where(...).pivotTo("linkedObject").fetchPage() // 异步等待从 testObject 通过 "linkedObject" 枢纽获取数据,并将结果分页

我该如何尝试?

更新的生成器版本发布后,当您使用 开发者控制台 为您的应用程序创建新的 SDK 版本时,生成的版本将包含这些功能。一旦您更新应用程序中的依赖项,您将看到已弃用的方法和属性带有删除线 searchAroundLinkedObject(),但代码仍将如以前一样运行。版本 2.0 将不再支持已弃用的方法。

您也可以通过使用下拉列表中的生成新版本选项选择使用旧版本的生成器。

应用程序 SDK 中的生成新版本选项。

接下来会有什么?

综上所述,未来的 OSDK TypeScript 版本如下:

版本 1.1: 此版本保持当前的语言语法,但将弃用一些不再支持的方法和属性。

版本 1.2: 计划于今年晚些时候发布,版本 1.2 将引入新的语言语法。

版本 2.0: 将新的语言语法标记为一般可用性(GA),同时不再支持已弃用的方法和属性,并引入尚不可用的新功能。

基于时间的数据访问组成员资格现已普遍可用

发布日期:2024-04-11

基于时间的组成员资格现已作为平台中的安全功能可用。此功能可以通过限制用户访问数据来支持数据保护原则,如使用限制和目的说明。

具有 管理成员资格 权限的用户现在可以授予组成员资格以允许临时访问数据,基于设置的配置。您可以选择基于最晚过期最大持续时间来配置访问:

  • 最晚过期: 所有新成员资格的过期日期必须早于此日期。
  • 最大持续时间: 所有新成员资格必须在指定的持续时间内到期。

具有时间约束设置的组设置页面。

具有时间约束设置的组设置页面。

任何对应用了时间约束的组的成员资格访问请求都将受到这些约束的限制。

具有最新过期约束的组成员资格请求,日期为31/12/2024。

具有最新过期约束的组成员资格请求,日期为31/12/2024。

有关更多信息,请查阅我们的如何管理组文档。

介绍改进的 Foundry 资源侧边栏

发布日期:2024-04-11

我们很高兴宣布推出我们重新设计的资源侧边栏,旨在简化管理工作流程并使其更易于发现。您可以在 Palantir Foundry 的资源侧边栏的概览、访问、活动、使用和设置右侧面板中体验新的视觉刷新和组织。

有哪些变化?

  • 改进的导航: 嵌套级别已被最小化,以确保所有工作流程都能通过更少的点击访问,旨在提高生产力。
  • 增强的安全模型可读性: 安全治理功能,如访问要求,已被重新设计,使其更用户友好且更易于理解。
  • 全新的视觉更新: 享受更流畅的视觉外观。

项目概览窗格的更新界面。

项目概览窗格的更新界面。

项目访问面板的更新外观。

项目访问面板的更新外观。

更新的资源侧边栏保留了所有现有功能,并继续支持您当前的所有工作流程而不会中断。

在 Python 代码库中本地加速的 Spark

发布日期:2024-04-11

我们很高兴地介绍在管道构建器中本地加速的 SparkPython 代码库,这是一项旨在提高性能和降低批处理任务成本的功能。此功能允许您利用低级硬件优化来提高数据管道的效率。

使用本地加速可获得以下好处:

  • 更快的性能: 本地加速优化了通用 SQL 函数,如 selectfilterpartition,显著提高了批处理任务的速度。
  • 成本降低: 通过提高性能,本地加速也有助于降低与批处理任务执行相关的成本,特别适合有大数据需求或高吞吐量要求的用户。
  • 详细实施: 提供指导帮助您设置和集成此功能到您的工作流程中。

使用和限制

您可以在管道构建器和 Python 变换中启用本地加速。请注意,使用用户定义函数(UDF)和弹性分布式数据集(RDD)操作的库也可能会从该功能中受益。

本地加速对于有大数据或延迟关键工作流程的数据科学家特别有利。如果您正在运行频繁的构建(每 5 分钟一次)或在一个成本敏感的环境中,本地加速提供了一个强大的解决方案。

要测试本地加速的好处,只需在启用该功能的情况下运行一次您的管道。如果您注意到性能有所改善,请为该管道保持启用该功能。

如何启用本地加速

要充分利用本地加速的潜力,请查阅管道构建器Python 代码库中本地加速 Spark 的文档。

代码工作空间 [GA]:JupyterLab® 和 RStudio® 现已普遍可用

发布日期:2024-04-09

我们创建了代码工作空间,以便用户可以使用广为人知的工具进行有效的探索性分析,同时无缝利用 Palantir Foundry 的强大功能。现在普遍可用,代码工作空间将 JupyterLab® 和 RStudio® 第三方 IDE 引入 Foundry,使用户能够提高生产力并加速数据科学和统计工作流程。代码工作空间是 Foundry 内进行全面探索性分析的最终中心,提供无与伦比的速度和灵活性。

用于数据科学的 Jupyter® 代码工作空间。

用于数据科学的 Jupyter® 代码工作空间。

灵活高效的探索性分析

代码工作空间集成了广泛使用的工具,如 JupyterLab® 笔记本和 RStudio® 工作台,并结合了 Palantir 生态系统的强大功能,成为 Foundry 中进行高效探索性分析的首选之地。

您很快就可以从以下功能中受益:

  • 使用广泛采用的数据科学和机器学习工具,并在您的组织数据之上无缝集成 RStudio® 和 Jupyter®。
  • 从任何数据集中加载数据,同时受益于 Foundry 的世界级安全性、来源、治理和数据沿袭。
  • 交互式代码开发和回写、即时反馈循环、逐个单元格的分析预览和 REPL 终端命令。
  • 变换或生成数据、可视化、报告和洞察,可由 Palantir 平台的其余部分消费。
  • 高效地训练、优化和实施机器学习模型,然后在生产中使用它们。
  • 通过支持 Conda、pip 和 CRAN 的交互式集成包管理器解决方案,完全自定义多个 Python 和 R 环境。
  • 使用代码库提供的本机 Git 版本控制和协作功能。
  • 创建交互式 Dash、Streamlit® 和 Shiny® 仪表盘,与同事分享分析并推动决策。
  • 完全自定义计算设置,以适应需要处理的数据规模。

用于机器学习训练的 RStudio® 代码工作空间。

用于机器学习训练的 RStudio® 代码工作空间。

我应该何时使用代码工作空间?

代码工作空间为在您的数据上执行快速高效的迭代分析提供了一整套工具,无缝集成第三方工具的最佳功能与 Palantir 的内置数据分析功能。用于数据可视化、原型设计、报告构建和迭代数据变换。代码库和管道构建器可以用于将这些数据变换转换为强大的生产管道。

对于大多数工作流程,代码工作空间和其他 Foundry 工具相辅相成,任何管道的输出都可以作为代码工作空间分析的输入,反之亦然。代码库和代码工作空间都依赖于相同的 Git 版本控制系统。大型 R 管道、模型训练或广泛的可视化工作流程也可以导出到代码工作簿以利用其分布式 Spark 架构。

驱动影响的实际应用案例

以下示例是一些利用代码工作空间的实际应用案例:

  • 大型保险零售商使用代码工作空间微调其保险定价模型。
  • 一家健康委员会使用代码工作空间中的 Streamlit 仪表盘进行空间分析,使多重免疫荧光数据对计算新手的生物学家也可访问。
  • 一家零售公司使用 Jupyter® 代码工作空间对其销售数据进行探索性分析并开发预测模型。
  • 一家制药公司使用 RStudio® 代码工作空间生成详细说明药物试验有效性的完全可重复的实验室报告。

要了解有关代码工作空间中可以做什么的更多信息,请查看相关文档:

开发路线图上有什么?

以下功能正在积极开发中:

  • 代码工作空间转换: 将 JupyterLab® 笔记本或 RStudio® R 脚本的内容持久化为可重现的管道,利用 Palantir 的强大构建基础设施。
  • 与 Palantir 管理的模型集成: 加载和使用在 Foundry 其他地方开发的模型
  • AIP 集成: 直接从代码工作空间调用AIP 支持的任何语言模型
  • Ontology 支持: 充分利用 Ontology 的力量,并将对象加载到代码工作空间中进行探索性分析。
  • 一流的报告解决方案: 将数据分析转换为可共享的报告,以在整个组织内通知决策。

Jupyter®、JupyterLab® 和 Jupyter® 标识是 NumFOCUS 的商标或注册商标。 RStudio® 和 Shiny® 是 Posit™ 的商标。 Streamlit® 是 Snowflake Inc. 的商标。

所有引用的第三方商标(包括标识和图标)均为其各自所有者的财产。未暗示任何从属关系或认可。

管道构建器现在支持在您的管道中大规模运行 LLMs

发布日期:2024-04-04

我们很高兴推出管道构建器中的一项新的尖端功能:使用 LLM 节点。此功能允许您通过简单的点击将大型语言模型(LLMs)的强大功能与您的生产管道轻松结合。

将 LLM 功能与生产管道集成传统上是一个复杂的挑战,常常让用户在寻找无缝、可扩展的数据处理解决方案。我们的解决方案解决了这些挑战,提供以下功能:

  • LLM 处理的生产保证: 许多 LLM 应用案例仅基于基础数据,不需要迭代用户输入。通过直接在管道构建器中处理和运行您的 LLM 模型,利用管道构建器提供的生产管道特性,如分支和构建监控,节省时间。
  • 多行预览部署前: 用户可以对其输入数据的几行运行试验,以迭代其提示,然后再运行完整构建。预览计算只需几秒钟即可完成,大大加快了反馈循环。
  • 预制提示模板: 用户可以从我们经验丰富的团队提供的提示工程专业知识中受益。这些模板提供了一个温暖的开始,使用户能够快速启动他们的项目。

五个初学者友好的提示模板来启动您的项目

管道构建器界面显示添加五个引导提示。

管道构建器界面显示添加五个引导提示。

  1. 分类: 使用 LLMs 将您的数据分类为给定类别。在下面的示例中,我们将餐馆评论分类为三个不同的类别:食物、服务和氛围。我们的模型将每个评论分类为一个或多个这些类别。

管道构建器界面显示提示将餐馆评论分类为三个不同的类别。

管道构建器界面显示提示将餐馆评论分类为三个不同的类别。

  1. 情感分析: 使用 LLMs 根据正面或负面情感对您的数据进行评分。在下面的示例中,我们将餐馆评论的正面或负面情感评分在 0(最负面)到 5(最正面)的范围内。

管道构建器界面显示提示对餐馆评论的正面或负面情感进行评分。

管道构建器界面显示提示对餐馆评论的正面或负面情感进行评分。

  1. 摘要: 使用 LLMs 将您的数据摘要为给定长度。在下面的示例中,我们将餐馆评论摘要为一句话。

管道构建器界面显示提示按长度总结餐馆评论。

管道构建器界面显示提示按长度总结餐馆评论。

  1. 实体提取: 使用 LLMs 提取给定类别的相关元素。在下面的示例中,我们希望在每个餐馆评论中提取任何食物或饮料元素。

管道构建器界面显示提示从每个餐馆评论中提取任何食物或饮料元素。

管道构建器界面显示提示从每个餐馆评论中提取任何食物或饮料元素。

  1. 翻译: 使用 LLMs 将您的数据翻译为另一种语言。在下面的示例中,我们将餐馆评论翻译为西班牙语。

管道构建器界面显示提示将餐馆评论翻译为西班牙语。

管道构建器界面显示提示将餐馆评论翻译为西班牙语。

自定义您的 LLM 提示

根据您的具体要求定制模型,创建您自己的 LLM 提示。

管道构建器界面显示自定义提示。

管道构建器界面显示自定义提示。

请参阅我们的文档以了解更多关于在管道构建器中使用新的 LLM 节点的信息。

介绍工作坊模块界面

发布日期:2024-04-02

Workshop 已将“提升变量”重新命名为“模块界面”。模块界面是能够在嵌入时映射到父模块变量的变量集,并可以从 URL 初始化。您可以将模块界面视为 Workshop 模块的 API。

要将变量添加到模块界面,请导航到变量的 设置 面板,添加一个外部 ID,并确保启用了模块界面的切换。可以选择为模块界面变量提供显示名称和描述,当模块被嵌入或用于打开 Workshop 模块事件时将显示这些信息。

从提升变量到模块界面的过渡涉及的功能更改很小,详细如下。

预览模块界面值

Workshop 模块 概览 选项卡现在提供模块界面的全面概览,以及为界面变量设置静态覆盖预览值的新功能。

Workshop 编辑器概览面板中的新模块界面概览部分。

Workshop 编辑器概览面板中的新模块界面概览部分。

变量设置面板

变量可以使用新添加的变量设置面板添加到模块界面。设置面板提供了为模块界面变量设置显示名称和描述的功能,在配置变量通过模块界面从另一个模块传递时(例如嵌入模块或配置开放 Workshop 模块事件时)提供了改进的体验。此外,状态保存路由功能现在可以独立启用,提供了更大的灵活性和对模块界面的控制。

变量设置面板,展示配置为与模块界面一起使用的对象集变量。

变量设置面板,展示配置为与模块界面一起使用的对象集变量。

了解更多关于模块界面及如何使用这些变量启用各种 Workshop 功能的信息

新的对象视图选项卡现在完全在 Workshop 中构建

发布日期:2024-04-02

Workshop 现在是新选项卡中对象视图内容的唯一应用程序构建器。虽然使用传统应用程序构建器构建的现有对象视图选项卡仍然支持,但您无法再创建这种类型的新选项卡。

使用 Workshop 构建意味着更灵活的设计选项、更强大的微件和可视化,以及通过操作配置的数据编辑。创建新选项卡现在将自动生成一个新的 Workshop 模块以支持该选项卡。当创建新的对象类型时,Workshop 还支持更干净的默认对象视图,其中包含一个显示对象属性和链接的单一选项卡。

此外,您还可以通过使用添加选项卡旁边的 ▼ 下拉菜单嵌入现有模块以用作对象视图。

添加选项卡。

最近对 Workshop 对象视图构建体验的改进包括:

  • 改进的属性列表微件,包括行内编辑支持、一键值复制、时间相关属性支持和值换行。

行内编辑和一键值复制。

行内编辑和一键值复制。

时间相关属性。

时间相关属性。

一目了然的对象编辑历史。

一目了然的对象编辑历史。

  • 能够在 Workshop 中重命名对象视图模块并发布对象视图。

可编辑的模块名称,以及 Workshop 中的可编辑对象视图选项卡名称。

可编辑的模块名称,以及 Workshop 中的可编辑对象视图选项卡名称。

查看配置选项卡文档以了解有关编辑对象视图的更多信息。


其他亮点

管理 | 升级助手

在升级助手和相关资源中列出维护操作员联系信息 | 我们正在努力为 维护操作员 和最终用户提供无缝、高效的体验,以便在 Palantir Foundry 上执行所需的升级。作为第一步,维护操作员角色将在整个平台上更加可见。用户将能够在 升级助手与升级相关的通知中找到其组织的维护操作员,以及任何其他相关区域。当需要升级操作时,用户现在可以轻松识别维护操作员,并在需要澄清和指导时及时与操作员沟通。

维护操作员现在在升级助手中列出。

分析 | 代码工作空间

数据集别名的分支固定 | 代码工作空间中的数据集别名映射现在可以固定到特定分支,允许您使用来自数据集确切分支的数据。作为此更改的一部分,现在还可以多次导入相同的数据集,以便您可以使用来自同一数据集的多个分支的数据。要使用此功能,请打开导入数据集的上下文菜单并选择固定数据集分支。选择要固定的特定分支,或选择推荐以恢复默认行为。

导入数据集上下文菜单中的固定数据集分支设置。

分析 | 记事本

记事本中的无缝媒体集链接转换 | 将媒体集链接嵌入到记事本中现在会直观地将其转换为资源链接,从而增强了连接到媒体集的便利性。

分析 | Quiver

物化合并编辑器中对象派生数据集的自动补全匹配条件 | 物化合并编辑器现在为从对象集中派生的数据集提供自动补全功能。如果合并的左右两侧都是转换的对象集,编辑器将尝试自动完成具有主/外键列的合并条件。每当两侧之一发生更改时,自动补全逻辑将运行;如果两者中任一不是对象集,配置将保持不变。如果两侧都是对象类型但没有链接,则匹配条件将未定义。请注意,输入必须是直接转换的对象集;以前转换为物化的数据集将不会被检测到。

应用程序构建 | Ontology SDK

精炼 Ontology SDK 资源处理 | Ontology SDK 现在提供改进的机制来管理应用程序资源,确保在添加或删除资源时自动考虑依赖关系。一个新的警报功能警告开发者在排除资源时可能出现的问题,提供一个选项来保留它们并防止应用程序中断。此增强功能促进了 SDK 更新中的无缝过渡,并通过 OAuth 和 Scopes 接口简化了过时资源的删除。

应用程序构建 | Workshop

甘特图微件现在支持更多时间选项 | 甘特图微件已升级为支持由对象上的函数(FoO)支持的自定义时间,以提供在甘特图中可视化时更大的灵活性。以前,甘特图微件仅支持用于确定事件时间的属性。

扩展的 Workshop 转换功能 | Workshop 现在支持变量转换中的其他数据类型转换,包括日期到时间戳、时间戳到日期和字符串到数字,从而在数据操作中提供更多灵活性。

在导出按钮事件上启用列重命名 | Workshop 现在提供在设置导出到 CSV 或剪贴板格式时个性化属性列名称的能力。此更新引入了一个新的自定义级别,用于组织和标记导出的数据。

数据集成 | 代码库

数据集成 | 管道构建器

管道构建器中的加速批处理 | 管道构建器现在支持本地加速管道,为批处理提供显著的性能改进。请参考更新的文档以了解有关管理本地加速的详细信息。

本地加速。

管道构建器中的数据集和时间序列标签改进 | 在管道构建器中,用户现在可以通过图形的上下文菜单直接修改数据集输入和构建的数据集输出的名称。此增强功能扩展到了构建的时间序列同步的重命名,也可以通过相同的上下文菜单交互访问。

Dev Ops | 市场

市场列表的可定制缩略图 | 市场已增强为支持每个产品版本在 DevOps 应用程序中的可定制缩略图,确保在市场发现页面上更具视觉吸引力的呈现。如果未提供缩略图,将显示与产品类别相对应的默认图像。

模型集成 | AIP 逻辑

在 AIP 逻辑中引入分支 | AIP 逻辑现在支持分支,这是一种更有效的协作管理编辑的方法。用户现在可以创建一个新分支,保存更改,并在完成迭代后将这些更改合并到主版本中。

AIP 逻辑中的分支选择器下拉菜单

通过新应用操作块精确参数控制 | 新的 应用操作块 在 AIP 逻辑中使用户能够在不通过 LLM 块的情况下以精确的参数配置调用操作。此块为您提供了参数填充的精确控制,并加速了执行。

操作块

在 AIP 逻辑中简化函数执行 | 用户现在可以通过 执行块 决定性地在 AIP 逻辑中使用函数。此增强功能允许精确的数据加载,可以传递给 LLM 块或与 变换块 一起使用。例如,用户可以通过执行块利用语义搜索函数的输出来促进从类似事件中检索解决文本。

执行块 执行块

模型集成 | 建模

通过直接媒体集成简化评估设置 | 用户现在可以将媒体集直接集成到建模中的评估配置工作流程中。新的媒体集成功能在选择数据集时自动呈现可用选项,简化了评估设置过程,并确保正确的媒体集易于包含。

评估中的媒体集

Ontology | 对象存储 V2

对象存储 V2 中增强的索引优先级 | 对象存储 V2 中增强的排队逻辑现在确保更有效地处理索引任务,特别是对于大分片,从而减少元数据更新的等待时间并整体提高系统性能。

Ontology | Ontology 管理

在 Ontology 管理器中更新您的操作类型到最新的函数版本 | 现在您可以批量更新您的函数支持的操作以使用最新版本的支持函数。此功能可以从 Ontology 管理器的操作类型选项卡中访问。只需将操作类型的集合过滤为具有 运行函数 规则的那些,选择要更新的操作类型,然后选择更新函数版本

从更多选项下拉菜单中访问更新函数版本功能。 选择您希望使用的函数版本。

Ontology 管理器中的增强批量函数版本管理 | Ontology 管理器引入了同时管理多个函数版本的增强功能。用户现在可以高效地批量更新各种操作类型的函数版本引用,确保整个系统的功能是最新的。为了优化服务器性能,每次操作的更新上限为 50 种操作类型。请注意,与高规模函数链接的操作类型不适用于批量更新。

Ontology 管理器中的改进别名创建 | Ontology 管理器已升级以促进对象类型的替代名称或别名的建立,增强在不知道确切名称时定位对象的能力。

Ontology | Vertex

在 Vertex 图中简化节点操作 | Vertex 图现在提供增强的节点管理,使用户能够直接在图界面中修改节点的支持对象。调整边的支持对象的功能也得到了改进,现在可以通过组件根编辑器访问,更加直观。

安全 | 检查点

在检查点中简化理由检索 | 用户现在可以快速访问其在检查点中用于文本提示的最近五个理由,增强了遵守组织标准的效率。这一便利性扩展到响应和下拉检查点理由类别,并在理由创建后 30 天内保持可用。要启用此功能,管理员可以在检查点配置中选择相应的设置。有关详细信息,请参阅配置最近理由的文档

为了为用户启用此功能,检查点管理员必须在创建检查点理由类型时确保他们勾选相应的框。 用户可以查看并选择过去 30 天内使用的最近五个理由。

引入新的检查点种类:计划删除和运行 | 用户现在可以访问额外的检查点类型:计划删除运行。这些新选项增强了管理检查点时间表的灵活性和效率,有助于更流畅的工作流程。

安全 | 项目

项目限制的全面可用性 | 项目限制的引入支持在数据使用方式上的高级治理防护措施。通过项目限制,所有者可以配置哪些权限标记可以或不可以应用于项目内的文件。项目限制可以有效技术实施数据保护原则,比如用途限制。

这通常被用于防止用户意外合并不应合并的数据,并且在用户可能需要访问多个权限标记但特定组合的数据标记不应被允许的情况下是相关的。例如,银行可能要求敏感的投资数据绝不能与研究数据合并以满足合规要求。然而,合规官可能需要分别访问投资和研究数据以完成他们的工作。

有关更多信息,请参见项目限制文档如何配置的详细信息

在项目中突出权限标记限制