专题演讲嘉宾：田昕晖

RAG 是一种消除大模型幻觉以及增强大模型专业领域理解能力的有效方法，目前在很多生成式 AI 产品中已经得到广泛应用。当前 RAG 的构建方式呈现多样化发展，对底层数据引擎提出很多新的挑战。本次演讲将重点探讨如何在云原生数据仓库架构中设计和实现 RAG 相关技术，并介绍一些复杂 RAG 场景中的应用和实践经验。

演讲提纲：

1. RAG 概念及相关技术分析
   • 常用 RAG 技术介绍 
   • RAG 场景下数据引擎面临挑战
2. 向量检索技术进展
   • 向量检索基本概念
   • 云数仓架构中高效向量检索的算法与实现方案
3. 全文检索技术实现
   • 全文检索基本概念
   • 云数仓架构中高效全文检索设计与实现
4. 混合检索技术设计与实现
   • 混合检索概念及常用算法介绍
   • 云数仓架构中混合检索设计与实现
5. 其他 RAG 相关技术尝试

听众收益：

• 了解当前 RAG 场景针对数据引擎的技术需求分析
• 了解云原生数据仓库在向量检索计算、全文检索和混合检索技术实践