Zilliz Практическое занятие | Полнотекстовый поиск и векторный поиск в одном движке - От гибридного поиска к мультимодальному поиску

🎯 Обзор мероприятияВ этом семинаре участники изучат векторный поиск, гибридный поиск и мультимодальный поиск с использованием Milvus / Zilliz Cloud, с акцентом на японские данные через практический опыт. Сочетая японский морфологический анализ, BM25, плотные векторы и поиск изображений, участники получат практический опыт в создании поисковой инфраструктуры, учитывающей производительность, операционную эффективность и затраты. Вторая половина будет посвящена демонстрации перехода от существующей среды Milvus к Zilliz Cloud и новым функциям Milvus 3.0.Новички в области векторных баз данных также могут участвовать. Мы начинаем с бесплатной регистрацией на тестирование Zilliz Cloud в день мероприятия. Предварительная подготовка не требуется; просто приведите с собой ноутбук и браузер.📍 Место проведения: TKP Tokyo Station Conference Center, Конференц-зал 1A 〒103-0028 Токио, район Чуо, Яэсу 1-8-16, здание Син Макичи, 1 минута пешком от выхода Чуо JR Токио станции📆 Дата: 17 сентября 2026 года (четверг) 18:30–21:20 (регистрация начинается в 18:00)👥 Формат: Офлайн / Практически📝 Вместимость: 40 человек💻 Что принести: Ноутбук (любая операционная система, если работает браузер)🍴 Закуски и напитки: Пицца, легкие закуски и напитки будут предоставлены.📅 Повестка дня18:00-18:30 | Регистрация18:30-19:00 | Сессия: Эксплуатация инфраструктуры векторного поиска в производстве - Реальные решения по производительности, затратам и миграции19:00-19:10 | Демонстрация A: За пределами практики - Полный японский гибридный поиск19:10-20:30 | Практическое занятие20:30-20:40 | Вопросы и ответы20:40-20:50 | Демонстрация B: Переход от самонастраиваемого Milvus к Zilliz Cloud - Практический опыт20:40-20:50 | Демонстрация C: Поиск при сохранении в Data Lake - Внешние коллекции Milvus 3.020:50-21:20 | Открытое сетевое взаимодействиеЛекторЯн Юлань / Zilliz Основатель, архитектурный специалист, кандидат наукРекомендуется дляПрактическое содержание (около 80 минут)На Zilliz Cloud участники создадут японский поиск документов с нуля. Это будет сделано на базе Milvus 2.6.Лабораторный графикЛаборатория 0 Настройка окружения - Тест подключения к Zilliz Cloud Около 15 минутЛаборатория 1 Японский семантический поиск - От сбора данных до захвата и поиска данных Около 15 минутЛаборатория 2 Японская сегментация слов и полнотекстовый поиск, а также гибридный поиск Около 20 минутЛаборатория 3 Мультимодальный поиск - Извлечение страниц документов с графиками с использованием японских запросов Около 20 минутЛаборатория 4 (по желанию) Расширенный поиск, который может быть использован с одной добавленной строкой Около 10 минутПримечание: Лаборатория 4 является необязательной. Даже если вы не завершите ее в день мероприятия, вы можете забрать блокнот с собой и попробовать позже в своей среде.Сессия (30 минут)Эксплуатация инфраструктуры векторного поиска в производстве - Реальные решения по производительности, затратам и миграцииЭта сессия предоставит информацию для тех, кто рассматривает возможность векторного поиска, и для тех, кто уже этим занимается.Векторный поиск стал проще вплоть до точки концепции доказательства (PoC). Проблема заключается дальше. С увеличением объема данных и постоянными обновлениями настройка индексов и вычисления одновременно становится проблемой - многие проекты застревают на этом этапе.В этой сессии Zilliz, разработчик Milvus, расскажет, как он справляется с этими вызовами. Мы рассмотрим производительность с большими наборами данных с помощью поисковой системы Cardinal, автоматизацию настройки с помощью AUTOINDEX, структуры затрат через иерархическое хранение и квантизацию, а также эксплуатацию и безопасность, включая BYOC. Мы также предоставим конкретные примеры реализации как на национальном, так и на международном уровне, а также переходы от самонастраиваемых сред.Наконец, мы коснемся направления, в котором движется Milvus 3.0, который был выпущен в прошлом месяце.ДемонстрацияДемонстрация A: За пределами практики - Полный японский гибридный поискДемонстрация B: Переход от самонастраиваемого Milvus к Zilliz Cloud - Практический опытДемонстрация C: Поиск при сохранении в Data Lake - Внешние коллекции Milvus 3.0О компании ZillizZilliz - компания, предоставляющая инфраструктуру для неструктурированных данных для ИИ и разрабатывающая открытую векторную базу данных Milvus. Будучи пионером в области векторных баз данных и векторных озер, Zilliz помогает трансформировать крупномасштабные неструктурированные данные, такие как тексты, изображения, аудио, видео, код, журналы и поведение пользователей, в интеллектуальные активы, которые могут быть исследованы, проанализированы, управляемы и использованы с помощью ИИ.Официальный веб-сайт Zilliz⚠️ Примечания📩 Запросы 📧 [email protected]