AI Native数据智能检索技术探索与能力建设
Sean Li 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
北大博士,某世界五百强企业大数据AI算法负责人,高级研究员
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课程简介

在Data+AI的战略目标下,理解数据研发需求、构建AI原生的数据底座、以及深度分析前沿大模型技术与能力边界,从而更加合理地设计与优化AI技术,是实现数据普惠的愿景。

Data Agent作为人工智能(特别是大语言模型)在数据领域落地的革命性应用,数据检索作为Data Agent的第一个关键步骤,在大数据与复杂数据环境中,元数据质量不足、用户查询意图多样性及传统检索技术的局限性,共同构成了数据检索的核心挑战。

企业通过分析用户SQL查询历史与使用习惯,动态优化元数据描述与索引,实现“以用促搜”的闭环增强机制。同时,借助大型推理模型的深度思考能力,构建Agentic RAG框架(以DeepSearch为例),通过多阶段召回、智能推理与工具调用,精准挖掘元数据关联,可以有效应对结构化数据的层级特性与语义歧义问题。

本次分享将深入探讨通过融合大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)及用户行为与知识驱动的元数据增强技术,构建智能、自适应的数据检索新范式。同时,展望数据检索技术的未来。

课程收益

1、帮助学员掌握数据检索智能化核心框架,精准匹配业务场景需求;

2、帮助学员深度实践大模型智能体与AI Search算法,突破技术落地瓶颈

3、帮助学员构建Data Agent能力基石,驱动企业全生命周期数据研发智能化

受众人群

数据库与信息检索从业者、AI开发者及工程师、数据管理与分析人员以及其他对AI Native感兴趣的人员

课程周期

 0.5天(3H)

课程大纲

1、分享数据检索背景以及挑战

2、大模型AI检索技术带来的启发

3、分享能力建设路径与应用、案例

4、总结与展望

5、QA


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