活动介绍
大数据+AI 时代,NebulaGraph 图数据库凭借其强大的关联关系处理能力,正在重塑金融风控、社交网络、实时推荐等领域的核心架构,同时,GraphRAG 的提出也有效解决了 RAG 应用中面临的检索效率低、准确性不足等问题。本次北京 nMeetup ,我们携手头部互联网大厂技术专家,聚焦图数据库在超大规模场景下的落地挑战与创新实践,分享行业标杆案例与技术思考,助你解锁图技术驱动业务增长的新可能。
议程安排
🔍议题详情
关系型数据库没有“关系”?论图数据库如何重构人际关系的存储逻辑 张潇|某证券公司 数据治理与数据技术
讲师:张潇
讲师介绍:10 年全职 DBA,3 年数据库产品经理,目前担任证券行业数据治理与数据技术
演讲概要:关系型数据库通过表格和外键“模拟”关系,本质仍是离散数据的机械拼接;而图数据库以原生关系存储,可以将人际关联转化为可计算、可拓展、可观测的现实模型。
听众收益:通过了解关系型数据库与图数据库的差异,认识到图数据库处理数据关系的高效与可行性。
基于 NebulaGraph 构建异常流量拓扑,实现故障定界与根因定位 万佳飞|BOSS 直聘 SRE 工程师
讲师:万佳飞
公司:BOSS直聘
讲师介绍:SRE 工程师,AIOps 经验丰富,擅长根因定位,目前在做 AI Agent 提效
演讲概要:阐述将 trace 调用异常数据写入图数据库 NebulaGraph,打造异常流量拓扑图的方法。同时,结合 CMDB 图化与事件中心,明确故障发现风暴中心和根因定位的流程,并阐述如何与 SLO 相结合来完成稳定性保障。
听众收益:获得构建异常流量拓扑分析故障定界与根因定位的实战经验,为优化运维流程提供有力思路,助力提升运维效率与系统稳定性。
大模型与 NebulaGraph 结合下的知识库搭建 张哲源|中科数睿 大模型开发
讲师:张哲源
公司:中科数睿
讲师介绍:从事多年人工智能行业,目前从事大模型开发与应用
演讲概要:传统 RAG 大模型仅仅对召回的文档块进行分析,严重丢失上下文,同时大模型也并没有参与到检索中。而 GraphRAG 除了成本高以外还有可能出现检索过多等问题。本次将大模型与 NebulaGraph 结合的新方法可以适当解决上述两个问题。
听众收益:紧跟人工智能与知识图谱融合趋势,获得搭建高效、智能知识库的关键技术与方法,提升 AI 相关领域的技术竞争力。
NebulaGraph 在阿里妈妈营销场景的应用实践 宋铭涛|阿里 高级研发工程师
讲师:宋铭涛
公司:阿里巴巴
讲师介绍:阿里妈妈-广告技术部-工程技术-大外投&营销引擎-超融合数据架构的工程师-承开(宋铭涛)
演讲概要:分享 NebulaGraph 在阿里妈妈营销场景中,如何解决精准推荐等问题的创新思路,以及基于阿里妈妈基建实现的 NebulaGraph 工程架构,展现图数据库在复杂营销业务中的强大应用能力。
听众收益:深入了解 NebulaGraph 在实际营销场景中的落地实践,探索图数据库业务价值。
NebulaGraph 在京东物流一站式分析平台 UData 的探索与实践 李世豪|京东物流 高级开发工程师
讲师:李世豪
公司:京东物流
讲师介绍:京东物流一站式分析平台 UData 数据开发工程师
演讲概要:探讨 NebulaGraph 在京东物流一站式分析平台UData平台上的应用实践,重点介绍如何构建不同数据源之间的血缘关系,以实现数据治理和数据溯源。
听众收益:了解 NebulaGraph 在 BI 平台上的应用,掌握数据血缘关系构建、数据治理、权限管理的优化方法,并获得实际案例和经验。
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