董振兴-明略科技多模态数据驱动的RAG增强实践.pdf

Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括： ​​AI工程化​​：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流； ​​云原生深水区​​：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代； ​​安全与效能​​：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显； ​​行业融合​​：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。 大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。 在当前技术发展的进程中，人工智能与大数据技术融合在一起，不断推动着行业的创新与变革。在多种技术概念和实践方法中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术作为AI领域的一项重要技术，正在逐渐成为行业关注的焦点。RAG技术的核心优势在于能够将知识检索和生成结合在一起，以此增强AI模型生成文本的质量和准确性。 在多模态数据驱动方面，随着科技的进步，不仅文本信息，图像、视频、声音等多种类型的数据都被用于训练AI模型。多模态数据的引入，让AI模型能够更全面地理解世界，提供了更为丰富的情境信息。这对于改善人机交互、信息检索、智能推荐等应用场景具有重要意义。 明略科技作为一家技术驱动型公司，在多模态数据处理和RAG技术方面进行了深入的研究和实践。他们的实践显示了如何将这些先进技术应用到实际问题中，尤其在提升企业效率和产品智能化方面表现突出。 QCon大会作为技术领域的重要会议之一，一直以来都聚焦于技术的落地与前沿趋势。此次北京站的核心讨论方向涵盖了AI工程化、云原生技术、安全与效能以及行业融合等多个方面。端侧推理、RAG增强和多模态生成作为AI工程化的主要趋势，体现了将AI技术更好地融入到实际应用中的重要性。而云原生深水区议题下的混合云治理、湖仓一体架构和可观测性技术，强调了在数字化转型大潮中云服务的重要角色。此外，安全与效能的议题中所提到的大模型安全防御、研发流程标准化，以及平台工程价值的凸显，都在强调安全和效能是支撑技术发展的基石。 在行业融合方面，技术与物流、金融、社交等行业的结合，催生出了许多创新案例。这些案例不仅丰富了行业的技术应用，也为其他领域的技术落地提供了参考。大会的举办，为开发者们提供了从理论到实践的全景视角，助力技术向生产力转化，为推动整个社会的技术进步和经济发展做出了积极的贡献。 随着技术的不断发展和深入应用，RAG增强技术、多模态数据处理等前沿技术正在成为推动人工智能与大数据领域发展的新引擎。行业在快速发展的过程中，正需要像QCon大会这样的平台，整合资源、分享经验、探讨问题，从而加速技术的落地和普及，推动行业实现更大的突破和进步。