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Update 01-introduction.md (#30441) 

1、修订语句不通顺一处：快速有效地将 AI 能力应用在时间序列数据分析领域也为数据库。
2、处理能力，修订为小节
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李明军 2025-03-25 14:34:50 +08:00 committed by GitHub
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docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/01-introduction.md
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@ -8,11 +8,12 @@ import TDgpt from './pic/data-analysis.png';
# 背景介绍 # 背景介绍
针对时间序列数据预测分析、异常检测、数据补全和数据分类的应用领域，相关领域的研究人员提出并开发出了众多不同技术特点、适用于不同场景的时序数据分析算法，广泛应用在时间序列数据预测、异常检测等领域。 针对时间序列数据预测分析、异常检测、数据补全和数据分类的应用领域，相关领域的研究人员提出并开发出了众多不同技术特点、适用于不同场景的时序数据分析算法，广泛应用在时间序列数据预测、异常检测等领域。
分析算法通常以高级编程语言（Python 语言或 R 语言）工具包的形式存在，并通过开源的方式广泛分发和使用，这种应用模式极大地便利了软件开发人员在应用系统中调用复杂的分析算法，极大地降低了使用高级算法的门槛。 分析算法通常以高级编程语言（Python 语言或 R 语言）工具包的形式存在，并通过开源的方式广泛分发和使用，这种应用模式极大地便利了软件开发人员在应用系统中调用复杂的分析算法，极大地降低了使用高级算法的门槛。![image](https://github.com/user-attachments/assets/6ffde187-4053-49e1-98fe-5c599f01b51b)
另一方面，数据库系统研发人员也尝试将数据分析算法模型整合到数据库系统中，通过建立 Machine Learning 库（例如 Spark 的机器学习库）充分利用成熟分析技术增强数据库或分析计算引擎的高级数据分析能力。 另一方面，数据库系统研发人员也尝试将数据分析算法模型整合到数据库系统中，通过建立 Machine Learning 库（例如 Spark 的机器学习库）充分利用成熟分析技术增强数据库或分析计算引擎的高级数据分析能力。
飞速发展的人工智能（AI）为时序数据分析应用带来的新机遇，快速有效地将 AI 能力应用在时间序列数据分析领域也为数据库。为此，涛思数据创新性地提出了时序数据分析智能体 TDgpt，使用 TDgpt，将您能够通过 SQL 语句，直接调用适配和整合驱动统计分析算法、机器学习算法模型、深度学习模型，时序数据基础模型以及大语言模型，并将这些分析能力转化为 SQL 语句的调用，通过异常检测窗口和预测函数的方式应用在时序数据上。 飞速发展的人工智能（AI）为时序数据分析应用带来了新的机遇，而如何快速高效地将 AI 能力应用于时间序列数据分析，也对数据库系统提出了新的挑战。为此，涛思数据创新性地提出了时序数据分析智能体 TDgpt，使用 TDgpt，将您能够通过 SQL 语句，直接调用适配和整合驱动统计分析算法、机器学习算法模型、深度学习模型，时序数据基础模型以及大语言模型，并将这些分析能力转化为 SQL 语句的调用，通过异常检测窗口和预测函数的方式应用在时序数据上。
# 技术特点 # 技术特点
@ -64,7 +65,8 @@ TDpgt 只支持使用 Python 语言开发的分析算法。Anode 采用 Python
对于 Torch/Tensorflow/Keras 等机器学习库框架驱动的预训练模型，需要首先将训练完成的数据模型添加到 Anode 的指定目录中，Anode 可以自动调用该目录内的模型，驱动其运行并提供服务。 对于 Torch/Tensorflow/Keras 等机器学习库框架驱动的预训练模型，需要首先将训练完成的数据模型添加到 Anode 的指定目录中，Anode 可以自动调用该目录内的模型，驱动其运行并提供服务。
企业版本的 TDgpt 具备模型的管理能力，能够与开源的端到端时序数据机器学习框架（例如：Merlion、Kats 等）无缝集成。 企业版本的 TDgpt 具备模型的管理能力，能够与开源的端到端时序数据机器学习框架（例如：Merlion、Kats 等）无缝集成。
处理能力
# 处理能力
通常意义上，时间序列数据分析主要是计算密集型任务。这种计算密集型任务，可以使用更高性能的 CPU 或 GPU 来提升处理性能。 通常意义上，时间序列数据分析主要是计算密集型任务。这种计算密集型任务，可以使用更高性能的 CPU 或 GPU 来提升处理性能。
如果是机器/深度学习模型，依赖于 torch 库驱动其运行，可以采用标准的提升分析处理能力的方案来提升 TDgpt 的服务能力，例如将 Anode 部署在内存更大，并具有 GPU 的服务器之上，使用可调用 GPU 的 torch 库驱动模型运行，以提升分析响应能力。 如果是机器/深度学习模型，依赖于 torch 库驱动其运行，可以采用标准的提升分析处理能力的方案来提升 TDgpt 的服务能力，例如将 Anode 部署在内存更大，并具有 GPU 的服务器之上，使用可调用 GPU 的 torch 库驱动模型运行，以提升分析响应能力。