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8月10日，TiDB 社区与亚马逊云科技、智谱 AI 联合在北京举办了一场 AI Workshop 实战活动。在这个充满创新精神的夏日，我们与众多 AI 爱好者和行业专家共聚一堂，深入探讨了 AI 技术的前沿发展和实践应用。感谢所有嘉宾的精彩分享和参与者的热情参与！
现在，让我们一同回顾这场 AI 技术的盛宴，感受知识与创新的火花碰撞！
资料下载专区
亚马逊云科技_生成式 AI 把握新机遇
智谱 AI_GLM 大模型：场景落地的探索与实践
TiDB_AI 应用创新的最佳搭档
何傲_使用 TiDB Vector 构建 RAG AI 应用
TiDB_让领先的 NL2SQL 加速数据探索
董菲_AI Workshop
分享回顾
分享嘉宾：王启明 | 亚马逊云科技，合作伙伴解决方案架构师
分享主题：拥抱生成式 AI，把握新机遇
王启明老师在演讲中强调了生成式 AI 的变革潜力，介绍了 Amazon Bedrock 等工具，讨论了数据安全、隐私保护和开发者技能要求。他提倡负责任的 AI 构建，并介绍了亚马逊云科技 Marketplace 作为资源平台。
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分享嘉宾：孙万礼 | 智谱AI ，高级解决方案架构师
分享主题：GLM 大模型｜场景落地的探索与实践
孙万礼老师介绍了 GLM 大模型，一个具有 10B 参数量、性能接近 175B GPT 的自回归填空训练架构，并在多项国际测评中超越 GPT-3 等模型。智谱 AI 建立了千亿级大模型技术体系，对标 OpenAI 产品线，提供多模态、语言和代码生成大模型，广泛应用于能源、医疗、金融等行业，推动产业化落地。
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分享嘉宾：孙晓光｜TiDB Serverless 团队技术负责人
分享主题：
TiDB Cloud Serverless AI 应用创新的最佳搭档
TiDB Cloud Serverless 提供了一个高度可扩展、完全托管的数据库服务，支持 OLTP 扩展性、ACID 事务、MySQL 兼容性，并具备高可用性与实时分析能力。它允许用户按需支付，实现成本节约，同时提供实时洞察和零停机时间的敏捷开发体验。TiDB Cloud Serverless 还集成了向量搜索功能，支持AI应用的数据库需求，预计将在 2024 年 10 月推出。
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分享嘉宾：何傲｜神州数码集团，TiDB团队技术负责人
分享主题：使用 TiDB Vector 构建 RAG AI 应用
何傲老师在现场和大家一起探讨了使用 TiDB Vector 构建 RAG AI 应用的方法，指出了大型语言模型的局限性，并提出了 RAG 作为一种成本效益高、实现简单的解决方案。TiDB Serverless 结合向量搜索功能，支持标准 SQL、向量运算和多种度量指标，集成了 LangChain 等工具。然而，RAG 也存在问题，如工程化时的多个失败点。更先进的 RAG 应包括预检索、后检索处理、端到端训练和知识图谱集成，以提高准确性和效率。
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分享嘉宾：钮博彦｜PingCAP，云平台团队技术负责人
分享主题：TiDB Cloud Chat2Query，让领先的 NL2SQL 加速数据探索
钮博彦老师介绍了 TiDB Cloud 的 Chat2Query 服务，一项基于 LLM 的 NL2SQL 应用，它在 SPIDER 测试和 BIRD SQL 中排名靠前，展示了其准确性和稳定性。Chat2Query 支持超大库表、多轮对话和自定义知识库，适用于 SQL Copilot 和数据探索等场景。用户可通过 OpenAPI 和 Demo App TiInsight 快速上手，享受这项增值服务带来的便利。
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TiDB AI Workshop 实战
在由 PingCAP 首席讲师董菲主持的 workshop 环节中，参与者们体验了 TiDB 的 Vector Search 功能，在 ChatGPT 和智谱 AI 上分别进行体验和构建。实操内容包括在 TiDB Cloud Serverless 上执行 SQL 语句操作向量、使用向量函数、创建并利用 HNSW 索引进行快速近似最近邻搜索。
此外，还尝试了将 TiDB 作为向量存储，使它们能够响应超出 LLM 知识库范围的查询，以支持创建能够处理复杂查询的 AI 应用程序，即检索增强生成 (RAG) 应用程序，并通过知识图谱方法进一步增强这些应用的性能。
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现场花絮
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