毕业于清华大学电子工程系,先后就职于网易游戏和字节跳动公司,现为火山引擎 Viking 团队技术负责人。作为 VikingDB 向量数据库、Viking 知识库等公有云产品的技术负责人,在非结构化信息索引、高性能检索领域有较丰富的工程研发经验,重点关注 AI Agentic 非结构化信息检索领域。2026 年作为技术发起人创建 OpenViking 上下文数据库开源社区,为知识和记忆问题的解决提供了全新思路。

毕业于清华大学电子工程系,先后就职于网易游戏和字节跳动公司,现为火山引擎 Viking 团队技术负责人。作为 VikingDB 向量数据库、Viking 知识库等公有云产品的技术负责人,在非结构化信息索引、高性能检索领域有较丰富的工程研发经验,重点关注 AI Agentic 非结构化信息检索领域。2026 年作为技术发起人创建 OpenViking 上下文数据库开源社区,为知识和记忆问题的解决提供了全新思路。
OpenViking 是火山引擎开源的全新上下文数据库,基于 Viking 团队对上下文工程的理解,面向 AI Agents 全新设计,一经推出就得到开源社区的欢迎和积极拥抱,目前已经积累数千人的开源社群和 GitHub 两万+关注量。本演讲将介绍 OpenViking 的孵化过程、架构设计和后续迭代思路,并通过数据和用例介绍其优势和主流用法。
本次的重点包括:1. 深入介绍 OpenViking 在以往的知识和记忆工程中获得了怎样的启发;2. OpenViking 的量化指标测评,以及在不同使用场景下的优势;3. 未来在非结构化数据为中心的上下文工程领域,如何为新一代 AI Agents 工程开发带来怎样的便利。
演讲提纲:
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