注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。
データセットプレビューのセクションで、パースオプション -> 不揃いな行を削除機能を使用して、不正な行を削除します。
タイムスタンプ： 2024年3月1日
入力数に制限のない和集合ボードにすべてのデータセットを接続するか、すべての入力をドラッグして選択し、和集合のデータ加工オプションをクリックします。
タイムスタンプ： 2024年4月11日
LLM は行ごとに呼び出されますが、高速化のために操作はエグゼキューター間で並列化されます。
タイムスタンプ： 2024年3月28日
はい、Pipeline Builder では、PDF のテキスト抽出のデータ加工で OCR（光学文字認識）抽出方式を使用して、PDF 内の画像からテキストを抽出できます。
タイムスタンプ： 2024年4月10日
時間制限付き重複削除関数は、重複しているかどうかにかかわらず、設定されたイベント時間ウィンドウよりも遅れて到着した行を削除します。
タイムスタンプ： 2024年3月20日
はい、Pipeline Builder ではデータセットを新しい出力で上書きできます。これは、既存のデータセットの所有権を新しい出力に変更する1回限りの操作です。必要な権限があり、必要な手順に従えば、目的のデータセットをパイプライン B の出力として設定できます。エラーを回避し、パイプラインを正常にデプロイするには、すべてのパイプラインの出力スキーマが入力データ加工ノードのスキーマと一致していることが重要です。
タイムスタンプ： 2024年4月13日
Pipeline Builder でカスタムユーザー定義関数（UDF）を実装するには、UDF の作成と使用に関するドキュメントと、Pipeline Builder で任意の Java コードを実行する方法を参照してください。
タイムスタンプ： 2024年4月19日
データセットプレビューのスキーマを編集オプションで、行番号を有効にできます。
タイムスタンプ： 2024年4月18日
JSON to string 式を使用して、構造体の列を JSON 文字列に変換できます。
タイムスタンプ： 2024年6月14日
プレビューに入力サンプリング戦略が適用されている場合、行数に差が生じる可能性があります。また、非決定論的なデータ加工によって行数が変わる可能性があることも考慮してください。
タイムスタンプ： 2024年6月28日
Checkpoint データセットを作成したパイプラインをゴミ箱に移動すると、Checkpoint データセットもゴミ箱に移動されるはずです。
タイムスタンプ： 2024年4月24日
null の文字列値を特定の文字列（たとえば「no data」）に対応付けるにはどうすればよいですか？Pipeline Builder のパイプラインでこれを実現するには、2つの方法があります。
Coalesce 関数を使用します。たとえば、A = coalesce(A, "no data") とします。A が null の場合、「no data」が返されます。どちらの方法でも、null 値を指定した文字列に対応付けることができます。
タイムスタンプ： 2024年7月11日
null 値を補完する方法はありますか？はい、複数の列に適用のデータ加工を使用して、異なる列の null 値を補完できます。
タイムスタンプ： 2024年4月24日