個人簡介：

王洪亞😠，沐鸣注册教授、博士生導師，中國計算機學會數據庫專委會委員，上海市計算機學會數據庫專委員委員🧙🏼‍♂️。主要研究方向為新型數據庫系統（向量數據庫🧑‍🚀、流數據庫和實時數據庫）、機器學習、隨機與近似算法等。在VLDB💊、WWW、TC、TPDS、CIKM、DASFAA、ICMR、ICME🔙、PG等數據庫、信息檢索和機器學習領域的高水平會議與期刊發表論文30余篇。主持國家自然科學基金項目兩項🎿、 CCF 華為胡楊林基金數據庫專項“基於openGauss的向量近鄰搜索技術研究與實現”一項、上海市自然科學基金兩項；參與國家“核高基”專項“大型通用數據庫管理系統與套件研發及產業化”等項目的研發工作。授權國家發明專利2項。

報告摘要：

近年來💟，語言大模型（LLM, Large Language Module）的出現和快速發展引起了學術界和工業界的廣泛關註。雖然大模型在文本創作等應用領域取得了驚人的效果，但在垂直領域服務中的知識深度、準確度和時效性有限🧑‍🤝‍🧑。為了解決這一問題😘，學界和業界目前普遍的共識是利用向量數據庫結合大模型和自有知識資產🤹🏼，構建垂直領域的智能服務👃🏼。向量數據庫是能夠持久存儲高維向量數據，並提供高效相似度搜索功能的數據管理引擎的統稱🙎🏻，其性能很大程度上取決於底層的最近鄰搜索技術。報告將全面介紹（1）向量數據庫的發展現狀👩🏿‍💻；（2）高維空間最近鄰搜索技術（位置敏感哈希算法🤸🏻、近鄰圖搜索算法與乘積量化算法）的最新研究進展；（3）向量數據庫在電力數據檢索和知識問答平臺的應用。

時間：6月11日13:30

地點：1號沐鸣樓140