AI 時代下 Apache Doris 的進化之路

案例背景:
《AI 時代下 Apache Doris 的進化之路》的演講中，將聚焦于 Apache Doris 在 AI 時代的顯著變革。一方面，深入講解其對 Lakehouse 的支持，這一特性使 Apache Doris 能夠高效處理海量數(shù)據(jù)，為機器學習和數(shù)據(jù)科學提供堅實基礎，滿足相關計算需求。另一方面，詳細闡述 Hybrid Search 的創(chuàng)新應用，涵蓋 Keyword Search 和 Vector Search，讓 Apache Doris 能夠作為 RAG 驅動的 GenAI 應用的數(shù)據(jù)庫，精準應對復雜查詢場景。通過這些具體進化，Apache Doris 在 AI 時代展現(xiàn)出強大的適應性和發(fā)展?jié)摿Α?br />
解決思路:
Apache Doris 對 Lakehouse 的支持，其能夠高效處理海量數(shù)據(jù)，為機器學習和數(shù)據(jù)科學提供堅實基礎，滿足相關計算需求。另一方面，Hybrid Search 的創(chuàng)新應用，涵蓋 Keyword Search 和 Vector Search，讓 Apache Doris 能夠作為 RAG 驅動的 GenAI 應用的數(shù)據(jù)庫，精準應對復雜查詢場景。

成果：
Apache Doris 統(tǒng)一了實時分析和 AI 搜索數(shù)據(jù)庫，使用 SQL 來操作，可以做到數(shù)據(jù)實時更新。使用 Apache Doris 作為企業(yè) AI 的數(shù)據(jù)基礎實施，優(yōu)點是統(tǒng)一、簡單，不需要復雜的系統(tǒng)和較高的學習成本，適合大部分企業(yè)。比如，使用 Apache Doris 作為企業(yè) GenAI 應用的 RAG 數(shù)據(jù)庫的場景，是夠用的，但是對于面向消費者的超級應用，專用的 Vector Database，甚至硬件加速，可能更合適。