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Byzer-LLM:以数据库形态支持应用的大模型基础设施-祝海林
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祝海林-Byzer社区PMC/Kyligence 技术合伙人

Byzer社区PMC/资深数据架构师/Kyligence技术合伙人,拥有15+年研发经验。一直专注在Data+AI融合方向上,致力于帮助企业更好的落地Data+AI。个人热衷于开源产品的设计和研发,Byzer/MLSQL为其主要开源作品。最新工作Byzer-LLM助力企业快速落私有化大模型,Byzer-retrieval旨在作为LLM RAG(检索增强生成)检索后端。Byzer获得22年中国开源创新大赛二等奖,23年浦东新区人工智能创新大赛一等奖,个人入选中国22年开源先锋33人,荣获23年全球人工智能开发者先锋大会「开发者先锋」称号。


分享介绍:

     大模型是AI发展的一个里程碑,它正在改变社会的方方面面。Byzer作为Data+AI的语言和底座,已经有六年之久,使用SQL作为交互语言,以数据形态帮助企业快速的在诸如ETL,数据分析,流式计算(风控)以及APP应用等各种场景中使用大模型。同时内置的 Byzer-retrieval提供了对RAG场景的有力支持,同时支持关键字以及向量检索,并且具备混合结果重新打分排序。演讲提纲:1. 为什么我们开发Byzer数据库,2. 我们为什么称Byzer是AI数据库,3. 我们是如何实现这个AI数据库的,4. 我们如何使用SQL完成主流开源/SaaS模型的预训练,微调,部署,和调用以及包RGA中的混合召回的,5. 如何快速将Byzer数据库应用与企业业务中,比如基于大模型的问答知识库的快速构建,6. Byzer数据库社区现状和未来的发展

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