Zilliz Prático | Pesquisa de Texto Completo e Pesquisa Vetorial em Um Único Banco - Da Pesquisa Híbrida à Pesquisa Multimodal

🎯 Visão Geral do EventoNo workshop, os participantes aprenderão sobre pesquisa vetorial, pesquisa híbrida e pesquisa multimodal usando Milvus / Zilliz Cloud, com foco em dados japoneses por meio de experiência prática. Combinando análise morfológica japonesa, BM25, vetores densos e pesquisa de imagem, os participantes obterão experiência prática na construção de uma infraestrutura de pesquisa que considera desempenho, eficiência operacional e custo. A segunda metade incluirá uma demonstração sobre a transição de um ambiente Milvus existente para o Zilliz Cloud e os novos recursos do Milvus 3.0.Mesmo aqueles que são novos em bancos de dados vetoriais podem participar. Começaremos juntos com um registro de teste gratuito para o Zilliz Cloud no dia do evento. Nenhuma preparação prévia é necessária; apenas traga um laptop e um navegador.📍 Local: Centro de Conferências TKP Estação de Tóquio, Sala de Conferências 1A 〒103-0028 Tóquio, Ward Chuo, Yaesu 1-8-16, Edifício Shin Makicho, a 1 minuto a pé da Saída Chuo da Estação Tóquio JR📆 Data: 17 de setembro de 2026 (quinta-feira) 18:30–21:20 (O registro começa às 18:00)👥 Formato: Presencial / Prático📝 Capacidade: 40 pessoas💻 O que trazer: Laptop (qualquer sistema operacional desde que o navegador funcione)🍴 Lanches e Bebidas: Pizza, lanches leves e bebidas serão fornecidos.📅 Agenda18:00-18:30 | Registro18:30-19:00 | Sessão: Operando uma Infraestrutura de Pesquisa Vetorial em Produção - Soluções Reais para Desempenho, Custo e Migração19:00-19:10 | Demo A: Além do Prático - Pesquisa Híbrida em Larga Escala em Japonês19:10-20:30 | Prático20:30-20:40 | Perguntas e Respostas20:40-20:50 | Demo B: Transição do Milvus Auto-Hospedado para o Zilliz Cloud - Uma Experiência Prática20:40-20:50 | Demo C: Pesquisa Enquanto Armazenando em um Lago de Dados - Coleções Externas do Milvus 3.020:50-21:20 | Networking AbertoInstrutorYan Yulan / Arquiteto de Soluções Fundador da Zilliz, PhDRecomendado paraConteúdo Prático (Aprox. 80 minutos)No Zilliz Cloud, os participantes construirão uma pesquisa de documentos japoneses do zero. Isso será realizado com base no Milvus 2.6.Tempo do Conteúdo do LaboratórioLaboratório 0 Configuração do Ambiente - Verificação de Conexão com o Zilliz Cloud Aprox. 15 minutosLaboratório 1 Pesquisa Semântica Japonesa - Da Criação de Coletânea à Ingestão de Dados e Pesquisa Aprox. 15 minutosLaboratório 2 Segmentação de Palavras Japonesas e Pesquisa de Texto Completo, e Pesquisa Híbrida Aprox. 20 minutosLaboratório 3 Pesquisa Multimodal - Recuperando Páginas de Documentos com Gráficos Usando Consultas em Japonês Aprox. 20 minutosLaboratório 4 (Opcional) Pesquisa Avançada Utilizável com uma Linha Adicionada Aprox. 10 minutosNota: O Laboratório 4 é opcional. Mesmo que você não o conclua no dia, poderá levar o caderno para casa e testá-lo em seu próprio ambiente mais tarde.Sessão (30 minutos)Operando uma Infraestrutura de Pesquisa Vetorial em Produção - Soluções Reais para Desempenho, Custo e MigraçãoEsta sessão fornecerá insights para aqueles que estão considerando a pesquisa vetorial e aqueles que já a operam.A pesquisa vetorial se tornou mais fácil até o Ponto de Prova de Conceito (PoC). O desafio está além disso. À medida que os dados aumentam, as atualizações não param, e ajustar índices e faturas se torna um problema simultaneamente - muitos projetos travam nesse ponto.Nesta sessão, a Zilliz, desenvolvedora do Milvus, discutirá como abordou esses desafios. Cobriremos desempenho em grandes conjuntos de dados com o mecanismo de busca Cardinal, automação de ajuste com AUTOINDEX, estruturas de custo por meio de armazenamento hierárquico e quantização, e operações e segurança, incluindo BYOC. Também apresentaremos exemplos de implementação nacionais e internacionais e transições de ambientes auto-hospedados.Por último, tocaremos brevemente na direção em que o Milvus 3.0, que foi lançado no mês passado, está se dirigindo.DemoDemo A: Além do Prático - Pesquisa Híbrida em Larga Escala em JaponêsDemo B: Transição do Milvus Auto-Hospedado para o Zilliz Cloud - Uma Experiência PráticaDemo C: Pesquisa Enquanto Armazenando em um Lago de Dados - Coleções Externas do Milvus 3.0Sobre a ZillizA Zilliz é uma empresa que fornece infraestrutura para dados não estruturados para IA e desenvolve o banco de dados vetorial de código aberto Milvus. Como pioneira no campo de Banco de Dados Vetorial e Vector Lakebase, a Zilliz ajuda a transformar grandes conjuntos de dados não estruturados, como texto, imagens, áudio, vídeo, código, logs e comportamentos de usuários em ativos inteligentes que a IA pode pesquisar, analisar, governar e utilizar.Site Oficial da Zilliz⚠️ Notas📩 Inquéritos 📧 [email protected]