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【对外】【质变科技】AI-Ready Data Cloud-TDBC.pdf

上传人: 淡然 编号:732575 2025-07-19 25页 7.76MB

1、魏闯先质变科技技术合伙人Native&Deep Data-Centric Cloud背景挑战01目录解决之道02关键技术03应用场景04Data+AI Infrastructure背景挑战背景0154%DataIaaSIntelligence关键路径核心技术变革异构计算极致弹性分层解耦结构化与非结构化数据融合Table/JSON/Vector/Graph/Data Lake/ETL for LLMSGraphInsightEngineIntention&QueryEngineAI变革Cloud变革Data变革Realtime挑战0194%+of 严肃工作场景无法使用AIEvaluate the

2、 strengths of each of the three companies?What is the business that has declined for three consecutive quarters?The three most significant factors in the decline in revenue?.?SummaryMulti-hop RAGGraph RAGIntention accuracyCode generation&executionEvaluationLarge scale dimensionaldata insights mining

3、(Trend,correlation,anormal,etc.)Hybrid index30%+查询失败率10%平均资源利用率(Federation Computing,AI-ready,Multi-Cloud,Collaboration,Any Data)新市场新AI分析引擎新数据基础设施Data+AI Infrastructure解决之道Data+AI 解决方案02OpenAPIAI-Native、高准确性、非结构化数据、可解释/可干预极致性价比,Serverless、AI-ready(Vector/Graph/Ranking/.)AI-Native DataAgent Open Plat

4、formAI-Native Data Analytics CloudAI-Ready DatawarehouseOpen PlatformSaaS1 Million+海外用户15,000+企业TPC-HTop1QuALITYTop1Highest Accuracyfor AI(RAG)高性价比World-leading Serverless查询成功率 99.99%(Coming Soon)Data+AI 一体化架构02Unstructured&Structure DataExternal Data SourcesAd-hoc analytics&BIReal-timedata applicat

5、ionAI agentsData exploration&datascienceEnterpriseAI applicationExternal Table QueryIndexingData PipelineCustomers DeployedLLMAI ObservabilityE2E Evaluation&Fine-TuningIntentionRecognitionDAGCodeEngineInsightServiceHybridSearchDatasetDatasetDatasetDataMetaSQLSQL/PythonCloud Native ServerlessCompute

6、ServiceOne DataTableVectorJSONTextKnowledge Index/GraphData Pre-processing(OCRCleanGraphKeywords)ETLForLLMsData SovereigntyData CollaborationData ReportOpenAPIServerless Distributed Code Engine(2s,100GB)Master DataSQLData+AI Infrastructure关键技术AI-Native DataAgent Open Platform03数据集成数据准备数据查询/分析/洞察Eval

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本文主要介绍了质变科技在Data+AI Infrastructure领域的技术布局和解决方案。核心数据包括:超百万全球用户、94%的严肃工作场景无法使用AI、查询失败率降低至30%以下、平均资源利用率提高等。以下是关键点: 1. 面临的挑战:现有数据基础设施无法满足AI需求,存在数据融合、异构计算等问题。 2. 解决之道:提出AI-Native、高准确性、可解释的Data+AI解决方案,实现极致弹性和性价比。 3. 关键技术:数据集成、预处理、查询分析、可视化等,支持ACID事务,融合索引提高召回率。 4. 应用场景:新市场、新AI分析引擎、新数据基础设施等,实现实时数据应用和算法辅助。 文章强调了质变科技在Data+AI领域的创新和优势,旨在为用户提供高效、可靠的数据分析服务。
"如何实现99.9%召回率?" "云原生Serverless有何优势?" "万亿数据秒级响应怎么做到?"
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