Zilliz Hands-On | Volltextsuche und Vektorsuche in einer Engine - Vom hybriden Suchen zur multimodalen Suche

🎯 VeranstaltungsübersichtIn diesem Workshop werden die Teilnehmer über Vektorsuche, hybride Suche und multimodale Suche mit Milvus / Zilliz Cloud lernen, wobei der Schwerpunkt auf japanischen Daten durch praktische Erfahrungen liegt. Durch die Kombination von japanischer morphologischer Analyse, BM25, dichten Vektoren und Bildersuche werden die Teilnehmer praktische Erfahrungen im Aufbau einer Suchinfrastruktur sammeln, die Leistung, Betriebseffizienz und Kosten berücksichtigt. Die zweite Hälfte wird eine Demonstration zum Übergang von einer bestehenden Milvus-Umgebung zu Zilliz Cloud und den neuen Funktionen von Milvus 3.0 umfassen.Auch Neulinge im Bereich der Vektordatenbanken können teilnehmen. Wir starten gemeinsam mit einer kostenlosen Testregistrierung für Zilliz Cloud am Tag der Veranstaltung. Es sind keine vorherigen Vorbereitungen erforderlich; bringen Sie einfach einen Laptop und einen Browser mit.📍 Veranstaltungsort: TKP Tokyo Station Conference Center, Konferenzraum 1A 〒103-0028 Tokio, Chuo-Ward, Yaesu 1-8-16, Shin Makicho Gebäude, 1 Gehminute vom JR Tokio Bahnhof Yaesu Chuo Ausgang📆 Datum: 17. September 2026 (Donnerstag) 18:30–21:20 (Registrierung beginnt um 18:00)👥 Format: Präsenz / Praktisch📝 Kapazität: 40 Personen💻 Was mitzubringen ist: Laptop (jedes Betriebssystem, solange der Browser funktioniert)🍴 Snacks und Getränke: Pizza, leichte Snacks und Getränke werden bereitgestellt.📅 Agenda18:00-18:30 | Registrierung18:30-19:00 | Sitzung: Betrieb einer Vektorsuche-Infrastruktur in der Produktion - Reale Lösungen für Leistung, Kosten und Migration19:00-19:10 | Demo A: Über das Praktische hinaus - Vollständige japanische hybride Suche19:10-20:30 | Praktische Übung20:30-20:40 | Q&A20:40-20:50 | Demo B: Übergang von selbstgehostetem Milvus zu Zilliz Cloud - Eine praktische Erfahrung20:40-20:50 | Demo C: Suchen beim Speichern in einem Data Lake - Milvus 3.0 externe Sammlungen20:50-21:20 | Offenes NetworkingDozentYan Yulan / Zilliz Gründungs-Solution Architect, PhDEmpfohlen fürPraktischer Inhalt (ca. 80 Minuten)Auf Zilliz Cloud werden die Teilnehmer eine japanische Dokumentensuche von Grund auf neu erstellen. Dies wird auf Basis von Milvus 2.6 durchgeführt.Laborgehalt ZeitLab 0 Umgebungseinrichtung - Verbindungstest zu Zilliz Cloud Ca. 15 MinutenLab 1 Japanische semantische Suche - Von der Datensammlung zur Datenerfassung und -suche Ca. 15 MinutenLab 2 Japanische Wortsegmentierung und Volltextsuche sowie hybride Suche Ca. 20 MinutenLab 3 Multimodale Suche - Abrufen von Dokumentseiten mit Diagrammen unter Verwendung japanischer Abfragen Ca. 20 MinutenLab 4 (Optional) Erweiterte Suche, die mit einer einzigen hinzugefügten Zeile verwendbar ist Ca. 10 MinutenHinweis: Lab 4 ist optional. Selbst wenn Sie es am Tag nicht abschließen, können Sie das Notizbuch mit nach Hause nehmen und es später in Ihrer eigenen Umgebung ausprobieren.Sitzung (30 Minuten)Betrieb einer Vektorsuche-Infrastruktur in der Produktion - Reale Lösungen für Leistung, Kosten und MigrationDiese Sitzung wird Einblicke für diejenigen bieten, die über Vektorsuche nachdenken und für diejenigen, die sie bereits betreiben.Vektorsuche ist bis zum Punkt des Proof of Concept (PoC) einfacher geworden. Die Herausforderung liegt jenseits davon. Mit zunehmenden Daten, die Updates nicht aufhalten, werden das Abstimmen von Indizes und Rechnungen gleichzeitig zum Problem – viele Projekte stagnieren an diesem Punkt.In dieser Sitzung wird Zilliz, der Entwickler von Milvus, darüber sprechen, wie es diesen Herausforderungen begegnet ist. Wir werden die Leistung bei großen Datensätzen mit der Suchmaschine Cardinal, die Automatisierung des Abstimmens mit AUTOINDEX, Kostenstrukturen durch hierarchische Speicherung und Quantisierung sowie Betrieb und Sicherheit, einschließlich BYOC, behandeln. Wir werden auch spezifische nationale und internationale Implementierungsbeispiele und Übergänge von selbstgehosteten Umgebungen präsentieren.Zuletzt werden wir kurz auf die Richtung eingehen, in die Milvus 3.0, das letzten Monat veröffentlicht wurde, geht.DemoDemo A: Über das Praktische hinaus - Vollständige japanische hybride SucheDemo B: Übergang von selbstgehostetem Milvus zu Zilliz Cloud - Eine praktische ErfahrungDemo C: Suchen beim Speichern in einem Data Lake - Milvus 3.0 externe SammlungenÜber ZillizZilliz ist ein Unternehmen, das Infrastruktur für unstrukturierte Daten für KI bereitstellt und die Open-Source-Vektordatenbank Milvus entwickelt. Als Pionier auf dem Gebiet der Vektordatenbank und des Vektor-Lakebase hilft Zilliz, großangelegte unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder, Audio, Video, Code, Protokolle und Benutzerverhalten in intelligente Assets zu transformieren, die von KI durchsucht, analysiert, verwaltet und genutzt werden können.Zilliz Offizielle Webseite⚠️ Hinweise📩 Anfragen 📧 [email protected]