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AI 时代产生了大量的非结构化数据，也对海量信息环境下的检索造成了巨大的挑战。
8 月 21 号 13:30PM， 与你线上见！
1 Milvus 2.0 主要进展 & roadmap 今年 6 月底，我们推出了 Milvus 2.0，得到了广大用户的关注，并收到了很多反馈和宝贵意见。Milvus 2.0 相比之前的版本，以拥抱云原生为目标，在系统上做了重构与完善。 本次分享将介绍社区正在进行的 Milvus 2.0 主要开发工作与未来的 roadmap。 2 使用 Ray 作为 Spark SQL UDF 的执行引擎 这次分享我们会重点介绍如何基于 Ray 使用 Python 实现 Spark SQL UDF 函数，进一步的，我们使用该技术实现有状态的 UDF 函数，从而能够将常见的 Python 算法模型转换成 SQL UDF 函数使用，解决算法模型包装成 SQL 函数面临的两大难题：1. 函数需要一个初始化过程，2. 函数有一定的 Python 环境要求。 3 向量检索在丁香园搜索场景的应用 主要分享在丁香园的业务场景下，短文本理解的技术实践，讨论知识图谱技术如何在医疗健康领域的搜索中落地应用。 4 Milvus 在有赞的业务场景与实践 有赞是一家致力于服务商家成功的企业， 在有赞精选、微商城、爱逛场景下存在大量的搜索需求，其中之一的场景就是商品的相似款推荐。我们通过 Milvus 搭建底层的向量搜索服务能力，用来支持各种文本搜文本、以图搜图的场景，并且期望系统具有高可用和高并发的能力。 本次分享主要集中在 Milvus 使用的业务场景、部署架构以及遇到的问题。 5 基于 JuiceFS 搭建 Milvus 分布式集群 JuiceFS 是一款针对云原生环境设计的共享文件系统，支持所有类型数据的管理、分析、归档和备份，被广泛应用于大数据、人工智能、日志收集等场景。JuiceFS 支持多端数据共享，可以直接作为 Milvus 底层的共享存储。 本次分享将会详细介绍如何基于 JuiceFS 共享存储搭建 Milvus 分布式集群。 💬 直播链接 入群后可获取直播链接
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