AI应用开发:创新实现非结构化文档分析系统,避免传统方式的局限性
北京理工大学团队基于 OceanBase 构建非结构化文档智能分析系统 QUEST,通过采样选择性评估、Token 成本预估、filter 与 join 协同优化及 RAG 精准定位,突破传统全量抽取的高成本瓶颈,实现更高准确率、更低成本与更短延迟。
北京理工大学团队基于 OceanBase 构建非结构化文档智能分析系统 QUEST,通过采样选择性评估、Token 成本预估、filter 与 join 协同优化及 RAG 精准定位,突破传统全量抽取的高成本瓶颈,实现更高准确率、更低成本与更短延迟。
BOSS直聘面对日增亿级的聊天记录数据,对比MySQL、ClickHouse等产品后选择OceanBase构建历史归档库,存储资源节省超70%,并逐步扩展至聊天消息等核心业务,实现成本、效能与稳定性三重收益。
基于OpenManus框架开发数据库自动诊断Agent,实现30分钟快速定位数据库异常,包含完整的开发流程和实践案例。
全面解读OceanBase 4.3向量数据库能力,支持HNSW索引、混合检索、多模态向量,AI检索效率提升45倍,开发成本降低50%。
货拉拉分享OceanBase向量检索的探索与实践:从原有向量数据库的动态Schema、混合检索、运维难度等痛点出发完成选型,并落地资损代码识别与数仓AI答疑助手等大模型应用场景。
360商业化业务线分享OceanBase在广告实时报表、向量存储等场景的应用,解决OOM、高并发、资源不均衡三大痛点,业务分析效率提高80%。
探讨如何用小模型替代满血大模型实现国产数据库智能运维,通过上下文增强推理能力,构建告警分析、SQL优化、巡检三种AI Agent。
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探讨在数据驱动下泛互联网行业的变革,以及变革为数据库带来的新机遇,涵盖HTAP、云部署、智能运维、安全合规等技术方向。
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