专题演讲嘉宾：王绍翾

我们预见未来的应用将围绕两大关键API构建：以LLM大模型为核心的智能API，以及以多模数据库为基石的数据API。Data Warebase（Data Warehouse + Database）正是这一理念的革新产品。作为新一代多模数据库引擎，它凭借三大核心技术优势：多样化的索引能力，领先的行列混存架构(实现事务处理和实时分析的高效统一，满足不同场景的查询需求)，极致的存算分离设计(提供极致的弹性扩展能力), 通过单一引擎实现数据库、数据仓库、流处理、文档存储和检索、向量检索、以及全文搜索的能力。开发者仅需使用标准SQL即可快速构建各类应用，并且永远不必担心业务规模增长带来的扩展性挑战。

演讲提纲：

1. 生成式 AI 时代的数据挑战与机遇
   • 挑战：生成式 AI 与大模型带来的变革，数据处理需求升级
     机遇：传统数据架构的局限，多模数据库是AI时代的必然趋势
2. 分布式 Data Warebase 架构解析
   • 设计理念：用一个引擎支持大部分数据服务的需求，完美覆盖HTAP，流批一体，湖仓一体等中间态产品
   • 核心组件：融合数据库与数据仓库在存储和索引上的所有优点满足不同场景的查询需求，使用最先进的存算分离架构确保秒级弹性伸缩
3. Data Warebase is all you need for AI application
   • 背景：一个完整的AI workflow包括：Ingest，Transform，Explorer，Retrieve，Act，Test，Evolve
   • 诠释：详尽剖析Data Warebase是如何满足所有AI workflow的需求
4. 实时特征工程与在线特征库
   • 核心需求：实时特征的高吞吐写入和查询，在线特征库在 AI 中的应用
   • 干货分享：实时特征工程的挑战和方案
5. 应用场景与案例分享
   • 金融（行情分析、交易、风控），车联网，互联网搜广推系统，AI Agents的数据存储，Feature Store，DevOps之数据可观测性

听众收益：

• 深入了解生成式AI时代对数据系统的核心挑战与未来机遇
• 学习如何通过 Data Warebase 构建高效、实时的数据处理、存储、和多模查询的应用架构，赋能下一代 AI 应用