Данные встречаются с ИИ

Системы данных развиваются с помощью ИИ. ИИ меняет не только то, как мы создаем, запрашиваем, ищем и наблюдаем за современными платформами данных, но и вводит совершенно новые виды данных и нагрузок. Присоединяйтесь к нам на утреннем мероприятии, посвященном базам данных и ИИ, где инженеры из сообщества поделятся практическим опытом интеграции данных и ИИ. От поиска нужного пути через миллиарды векторов до создания разговорных баз данных и понимания того, что необходимо для наблюдения за современными ИИ-платформами - эта встреча исследует системы, которые тихо подпитывают ИИ-революцию. Независимо от того, разрабатываете ли вы ИИ-приложения, работаете над инфраструктурой данных или просто интересуетесь, что происходит, когда данные встречаются с ИИ, данное мероприятие для вас. Не пропустите! RSVP и забронируйте свое место! Повестка дня Что вы можете ожидать Ожидайте глубоких технических лекций и историй из реальной жизни о взаимодействии инфраструктуры данных и ИИ. Ожидайте практических идей, глубоких технических анализов и осведомленности о создании и эксплуатации этих систем в реальном мире. Мы завершим сетевыми встречами во время обеда, чтобы у вас была возможность обменяться идеями и опытом с другими инженерами данных, энтузиастами баз данных, инженерами платформ и разработчиками ИИ. Принесите ваши вопросы, ваш опыт и ваше любопытство о системах, стоящих за ИИ. *** Детали сессии: Говорите с вашими данными: За пределами SQL Присоединяйтесь к нам для практического взгляда на то, как создать разговорный интерфейс на естественном языке для баз данных с нуля! Мы изучим, как интегрировали эту систему с ClickHouse, чтобы облегчить сложную исследовательскую работу с данными для различных инженеров и бизнес-ролей. В дополнение к демонстрациям функций, мы поделимся реальными проблемами, которые решает этот подход, ключевыми техническими вызовами, с которыми мы столкнулись при строительстве, и основными техническими уроками, которые мы извлекли. Независимо от того, интересуетесь ли вы инструментами баз данных на основе ИИ, интеграциями LLM или пользовательским опытом в аналитике, вы получите практические идеи для ваших собственных проектов. Докладчики: Сачидананда Махарана, SMTS @ Nutanix & Пунит Субашчандра, MTS-3 @ Nutanix Детали сессии: Поиск по векторам: действительно ли вам нужна еще одна база данных? Поиск по векторам быстро стал важным компонентом для ИИ-приложений - означает ли это всегда введение новой базы данных? Эта лекция будет путешествием по поиску по векторам, его развитию и реальной ценности. Мы исследуем реальные сценарии использования, которые выигрывают от поиска по векторам, компромиссы при выборе векторной базы данных и как оценить, является ли специализированная векторная база данных или существующая база данных, такая как PostgreSQL или ClickHouse, правильным выбором для вашей нагрузки. Мы посмотрим, какие функции уже предлагают существующие базы данных для поиска по векторам, где они хорошо работают и где специализированная векторная база данных может предоставить значительные преимущества. Докладчики: Пранав Мехта, MTS -4 @ Nutanix & Кайлаш Кеджривал, MTS-1 @ Nutanix Детали сессии: Оптимизация вывода с ClickHouse для наблюдаемости Производительность вывода зависит от нагрузки. Работа с высокой пропускной способностью, сводка обращений обрабатывает общее количество токенов в секунду и может допустить медленный первый токен. Кодовый ассистент, наоборот, оптимизирует время до первого токена, поскольку разработчик следит за курсором. Кодовые ассистенты также используют контекст между запросами - тот же системный запрос, тот же файл. Это делает предварительное кэширование одним из главных рычагов для затрат и задержки. Агентские многослойные вызовы инструментов выглядят иначе. Один запрос превращается в цепь вызовов: запланировать, вызвать инструмент, вернуть результат, повторить. Длина цепи не известна заранее. Поэтому важная метрика - это не скорость одного вызова, а то, сколько времени занимает вся задача. Для нагрузки, формируемой таким образом, настройка производительности требует использования двух точек зрения: агрегированной оценки, чтобы понять, что задержка задачи уменьшается (метрики), и детализированной оценки, чтобы выяснить, какой шаг в какой цепи ответственный (трассировки). Эта лекция является исследованием для оптимизации такой агентской нагрузки в Nutanix Enterprise AI (NAI). Мы использовали ClickHouse в качестве единого бэкенда как для метрик, так и для трассировок через Jaeger. Это позволило нам перейти от "что-то не так в агрегате" к "вот конкретная задача и конкретный шаг, показывающий, почему", без смены систем! Мы объясним, как модель родительской и дочерней диапазоны Jaeger отображается на цепь вызова агента. Мы пройдем через то, как мы структурировали эти данные в ClickHouse, как они оставались быстрыми, даже с множеством различных тегов для фильтрации и группировки, и как кэш запросов ClickHouse позволяет нам поддерживать повторные отладочные запросы по невысокой цене. Наконец, мы поделимся, что мы нашли и исправили - и как мы теперь развертываем тот же подход для других задач вывода. Докладчики: Шив Джа, старший инженер @ Nutanix & Айшвария Раймуле, MTS-4 @ Nutanix Детали сессии: Модель получает заголовки. База данных выигрывает гонку. Все спорят о том, какая модель лучшая. Почти никто не говорит о системе под ней. В F1 победитель получает трофей, но автомобиль решает, кто окажется на пьедестале. Производственный ИИ работает аналогичным образом: модель является той частью, которую видят пользователи, тогда как уровень данных решает, будет ли ваш продукт работать мгновенно или станет бесполезным. Эта лекция объясняет поле F1 в производственной системе ИИ: модели как водители, данные как топливо, наблюдаемость как телеметрия. Затем она показывает полный круг в реальном времени: вопросы на естественном языке о данных гонок F1 через LibreChat, агент, который запрашивает ClickHouse через MCP, и каждый запрос отслеживается в Langfuse, где задержка, токены и расходы доступны для простого SQL-запроса. Вы увидите, как инструментировать вашу ИИ-систему как инженер гонок и почему команды, которые выигрывают, - это те, кто строит целый автомобиль. Докладчик: Сиддханта Агарвал, старший адвокат по разработке отношений - APJ @ ClickHouse Увидимся на встрече!