Zilliz Pratique | Recherche en texte intégral et recherche vectorielle dans un seul moteur - De la recherche hybride à la recherche multimodale

🎯 Vue d'ensemble de l'événement Lors de cet atelier, les participants découvriront la recherche vectorielle, la recherche hybride et la recherche multimodale en utilisant Milvus / Zilliz Cloud, en se concentrant sur les données japonaises grâce à une expérience pratique. En combinant l'analyse morphologique japonaise, BM25, des vecteurs denses et la recherche d'images, les participants acquerront une expérience pratique dans la construction d'une infrastructure de recherche qui prend en compte la performance, l'efficacité opérationnelle et le coût. La seconde moitié comprendra une démonstration sur la transition d'un environnement Milvus existant vers Zilliz Cloud et les nouvelles fonctionnalités de Milvus 3.0. Même ceux qui découvrent les bases de données vectorielles peuvent participer. Nous commencerons ensemble avec une inscription d'essai gratuit pour Zilliz Cloud le jour de l'événement. Aucune préparation préalable n'est nécessaire ; apportez simplement un ordinateur portable et un navigateur.📍 Lieu : Centre de conférence TKP Tokyo Station, Salle de conférence 1A 〒103-0028 Tokyo, arrondissement de Chuo, Yaesu 1-8-16, Batiment Shin Makicho, à 1 minute à pied de la sortie Chuo de la gare JR de Tokyo📆 Date : 17 septembre 2026 (jeudi) 18:30–21:20 (l'inscription commence à 18:00)👥 Format : En personne / Pratique📝 Capacité : 40 personnes💻 Ce qu'il faut apporter : Ordinateur portable (quel que soit le système d'exploitation tant que le navigateur fonctionne)🍴 Snacks et boissons : Pizza, légers en-cas et boissons seront fournis.📅 Agenda18:00-18:30 | Inscription18:30-19:00 | Session : Opérer une infrastructure de recherche vectorielle en production - Solutions réelles pour la performance, le coût et la migration19:00-19:10 | Démo A : Au-delà de la pratique - Recherche hybride japonaise à grande échelle19:10-20:30 | Pratique20:30-20:40 | Q&R20:40-20:50 | Démo B : Transition d'un Milvus auto-hébergé vers Zilliz Cloud - Une expérience pratique20:40-20:50 | Démo C : Recherche en stockant dans un Data Lake - Collections externes Milvus 3.020:50-21:20 | Réseautage ouvertFormateurYan Yulan / Architecte de solution fondateur chez Zilliz, PhDRecommandé pourContenu pratique (environ 80 minutes)Sur le Zilliz Cloud, les participants construiront une recherche de documents japonais à partir de zéro. Cela sera réalisé sur la base de Milvus 2.6.Temps de contenu du laboratoireLab 0 Configuration de l'environnement - Vérification de la connexion à Zilliz Cloud Environ 15 minutesLab 1 Recherche sémantique japonaise - De la création de collection à l'ingestion de données et à la recherche Environ 15 minutesLab 2 Segmentation de mots japonais et recherche en texte intégral, et recherche hybride Environ 20 minutesLab 3 Recherche multimodale - Récupération de pages de documents avec des graphiques en utilisant des requêtes japonaises Environ 20 minutesLab 4 (Optionnel) Recherche avancée utilisable avec une seule ligne ajoutée Environ 10 minutesNote : Le Lab 4 est optionnel. Même si vous ne le terminez pas le jour même, vous pourrez emporter le cahier chez vous et l'essayer plus tard dans votre propre environnement.Session (30 minutes)Opérer une infrastructure de recherche vectorielle en production - Solutions réelles pour la performance, le coût et la migrationCette session fournira des perspectives pour ceux qui envisagent la recherche vectorielle et ceux qui l'opèrent déjà.La recherche vectorielle est devenue plus facile jusqu'au Point de Preuve de Concept (PoC). Le défi se situe au-delà. À mesure que les données augmentent, les mises à jour ne s'arrêtent pas, et l'ajustement des index et des factures devient problématique simultanément - de nombreux projets sont bloqués à ce stade.Dans cette session, Zilliz, le développeur de Milvus, discutera de la façon dont il a abordé ces défis. Nous couvrirons la performance sur de grands ensembles de données avec le moteur de recherche Cardinal, l'automatisation de l'ajustement avec AUTOINDEX, les structures de coûts via un stockage hiérarchique et la quantification, et les opérations et la sécurité, y compris le BYOC. Nous présenterons également spécifiquement des exemples d'implémentation nationaux et internationaux ainsi que des transitions d'environnements auto-hébergés.Enfin, nous aborderons brièvement la direction de Milvus 3.0, qui a été lancé le mois dernier.DémoDémo A : Au-delà de la pratique - Recherche hybride japonaise à grande échelleDémo B : Transition d'un Milvus auto-hébergé vers Zilliz Cloud - Une expérience pratiqueDémo C : Recherche en stockant dans un Data Lake - Collections externes Milvus 3.0À propos de ZillizZilliz est une entreprise qui fournit une infrastructure pour les données non structurées pour l'IA et développe la base de données vectorielle open-source Milvus. En tant que pionnière dans le domaine de la base de données vectorielle et du Vector Lakebase, Zilliz aide à transformer de grandes quantités de données non structurées telles que du texte, des images, de l'audio, de la vidéo, du code, des journaux et des comportements utilisateurs en actifs intelligents que l'IA peut rechercher, analyser, gouverner et utiliser.Site officiel de Zilliz⚠️ Notes📩 Inquiries 📧 [email protected]