2024年TiDB AI 实战场嘉宾演讲PPT合集（共6套打包）

更新时间：2024-09-08 报告数量：6份

2024年TiDB AI 实战场

2024年TiDB AI 实战场嘉宾演讲PPT合集

资源包简介：

1、TiDB Cloud Chat2Query让领先的 NL2SQL 加速数据探索钮博彦录 Chat2Query 概览 Chat2Query 的基本作原理 Chat2Query 的应场景 Chat2Query 快速上指南个基于 LLM 的 NL2SQL 应(llm agent)个 TiDB Cloud 的增值服务，可以通过 SQL Editor 和 OpenAPI 访问What is Chat2Q。

2、GLM大模型：场景落地的探索与实践智谱AI 解决方案架构师孙万礼关于智谱AI愿景让机器像人一样思考市场理念Model as a Service经营情况研发人员占比70%全自研模型架构-GLM(自回归填空训练架构)x0 x1x2x3x4x5x6x7x8Transformerx3x4x7x8预测标：Cat输本：VQVAE离散化图像 Tokenizer平铺输图像：Text TokenBOIIma。

3、TiDB Cloud Serverless AI 应创新的最佳搭档TiDB36.7K+Stars 3K+Adopters 934 Contributors https:/ Scalability Distributed/ACID/MySQL CompatibilityBusiness Continuity HA with automatic failover Fearless online sc。

4、拥抱成式AI，把握新机遇王启明亚马逊云科技合作伙伴解决案架构师创新能够生成式 AI成式 AI 技术栈Amazon Bedrock防护栏智能体自定义功能Amazon QAmazon Q inQuickSightAmazon Q inConnectAmazon CodeWhisperer如何衡量个成式 AI Use Case 的成功?什么 Use Case 真能帮到业务？模型的适配/调优，Prom。

5、Copyright 2023 PingCAP.All Rights Reserved.TiDB AI 实战讲师：董菲微信：utopiadf001Copyright 2023 PingCAP.All Rights Reserved.我们今天要做什么？一个智能聊天机器人！Copyright 2023 PingCAP.All Rights Reserved.我们会用到什么？TiDB Serverle。

6、使 TiDB Vector 构建 RAG AI 应何傲|神州数码集团语模型（LLMs）的局限性Snapshot Read幻觉Token LimitInfrastructureLLMsApplication通才专才从个简单的示例说起Fine-tuning 效果好准确率成本周期RAG 综合性价实现简单准确度稍低0102RRetrievalAAugmentedGGeneration什么是 RAGN。

展开阅读全文

张**

该用户很懒，什么也没介绍

报告合集目录	报告预览
全部 2024年TiDB AI 实战场嘉宾演讲PPT合集 TiDB_让领先的 NL2SQL 加速数据探索.pdf 智谱AI_GLM大模型：场景落地的探索与实践.pdf TiDB_AI 应用创新的最佳搭档.pdf 亚马逊云科技_生成式AI把握新机遇.pdf 董菲_AI Workshop.pdf 何傲_使用 TiDB Vector 构建 RAG AI 应用.pdf	请点击导航文件预览

2024年TiDB AI 实战场嘉宾演讲PPT合集（共6套打包）

报告合集目录

报告预览

相关合集

其他合集