共2614个结果
自动化运维
313次

Sam Liu

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

构建自动化运维体系:运维大模型应用实战
本次分享将探讨基于运维大模型构建的AI Agents系统,与运维知识图谱和RAG等技术结合,生成的效果,全面提升运维工作带来的技术革新
自动化运维
308次

Gavin Wang

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

基于大模型在SRE平台工程中的探索
本次分享深入分析运用智能文档编制技术,从日常运维和应急响应的丰富实践中提炼精髓,通过精细的结构化处理流程,将这些宝贵知识整合进EKG
自动化运维
341次

Yves Liu

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

基于大模型的云原生可观测运维体系
融合大模型强大的数据处理和自然语言理解能力,清晰的展现体系下的架构与技术关键路径,通过应用案例让与会者借鉴云原生环境下智能运维链路,来提高运维链路的整合度和流程
智能运维
376次

Rae Gan

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

腾讯混元大模型LLMOPS应用实践
本次分享将洞察腾讯混元LLMOPS在研发领域的挑战与核心痛点,以及掌握前沿的平台解决方案设计和实施策略,最大化的帮助与会者依赖LLMOPS,实现众多实际应用场景
智能运维
420次

Sean Chen

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

Multi-Agent在智能运维上的应用
本次分享将深入探讨大模型在运维领域的实际应用,展示通过多智能体技术优化运维流程,提升效率。共同推动运维领域的技术革新和进步。
智能运维
280次

Will Chen

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

LLM For DataInfra运维应用实践
当下运维工程以流程与规则为主的架构体系,面对复杂且不确定的业务形态,效率与稳定性的挑战日益加大,解决不确定问题的成本居高不下。
向量数据库
450次

Jack Wang

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

下一代 RAG:tidb.ai 使用知识图谱增强 RAG 能力
本次分享将从 tidb.ai 服务入手。从原始的原生 RAG 讲到Rerank 等提升性能的方法,以及当前的技术解决方案 Graph RAG
向量数据库
342次

Felix Wu

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

大模型时代下向量数据库的应用与发展趋势
本次分享将探讨向量数据库在AI大时代作为新一代软件栈核心组件的重要性,以及腾讯云向量数据库的现状和特性
向量数据库
314次

Henry Wang

百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员

低成本千亿规模向量检索方案
本次分享以内容检索场景为背景,通过对向量检索问题讨论分析,带来蚂蚁在千亿向量召回场景的方案实践经验和思考,供与会者借鉴和参考。
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