专题演讲嘉宾:盛茂家

火山引擎 Viking 团队技术负责人

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。

by 盛茂家

火山引擎
Viking 团队技术负责人

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:

  1. OpenViking 项目入门介绍
    • 项目背景:全新定义的上下文数据库
    • 快速开始:用最快的速度部署和使用 OpenViking
    • 应用介绍:快速了解 OpenViking 支持的 AI 应用
  2. OpenViking 设计和演进过程
    • 依赖、部署、选型考虑
    • 如何以 AI Agents 为中心进行多租户设计
    • 记忆系统的迭代
    • 知识检索系统的迭代
  3. OpenViking 应用场景和评估
    • 多智能体协作
    • 记忆能力
    • 知识检索能力
    • 代码能力
    • 成本和效率
  4. OpenViking 的未来应用和展望
    • OpenViking 服务于 AI 原生团队
    • 数字员工及其安全性挑战

听众收益:

  • 了解开源项目 OpenViking 上下文数据库的技术内核
  • 了解如何基于 OpenViking 构建多 Agents 生产集群
  • 了解上下文工程(知识、记忆、技能)的技术选型和评价方法

交通指南

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