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Jeff Tao 2024-11-18 22:19:30 +08:00 committed by GitHub
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docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/index.md
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@ -19,5 +19,7 @@ TDgpt 运行在集群中的 AI Node (Anode)中，集群中可以部署若干个
- 时序数据异常检测。TDengine 中定义了新的时间窗口——异常（状态）窗口——来提供异常检测服务。异常窗口可以视为一种特殊的**事件窗口（Event Window）**，即异常检测算法确定的连续异常时间序列数据所在的时间窗口。与普通事件窗口区别在于——时间窗口的起始时间和结束时间均是分析算法确定，不是用户指定的表达式判定。异常窗口使用方式与其他类型的时间窗口（例如状态窗口、会话窗口等）类似。因此时间窗口内可使用的查询操作均可应用在异常窗口上。 - 时序数据异常检测。TDengine 中定义了新的时间窗口——异常（状态）窗口——来提供异常检测服务。异常窗口可以视为一种特殊的**事件窗口（Event Window）**，即异常检测算法确定的连续异常时间序列数据所在的时间窗口。与普通事件窗口区别在于——时间窗口的起始时间和结束时间均是分析算法确定，不是用户指定的表达式判定。异常窗口使用方式与其他类型的时间窗口（例如状态窗口、会话窗口等）类似。因此时间窗口内可使用的查询操作均可应用在异常窗口上。
- 时序数据预测。定义了一个新函数`FORECAST`，基于输入的（历史）时间序列数据调用指定（或默认）预测算法给出输入时序数据后续时间序列的**预测**数据。 - 时序数据预测。定义了一个新函数`FORECAST`，基于输入的（历史）时间序列数据调用指定（或默认）预测算法给出输入时序数据后续时间序列的**预测**数据。
TDgpt 还为算法开发者提供了一 SDK。任何开发者只需要按照[算法开发者指南](./dev)的步骤，就可以将自己独有的时序数据预测或时序数据异常检测算法无缝集成到 TDgpt, 这样 TDengine 用户就可以通过一条 SQL 获得时序数据预测结果或是异常窗口了, 大幅降低了用户使用新的时序数据分析算法的门槛，而且让 TDengine 成为一开放的系统。