腾讯云流式湖仓技术和一站式RAG前沿技术实践

大会特别邀请了腾讯云的两位资深技术专家——腾讯云大数据高级工程师李哲和腾讯云大数据 ES 专家工程师黄国航，他们将分别就流式湖仓技术和一站式RAG解决方案发表精彩演讲。

精彩演讲一：Streaming-iceberg: 腾讯云流式湖仓统一存储实践

随着大数据技术的发展，大数据流批链路会存在不可避免的问题和挑战，传统上，用户会选用 Lambda 架构来搭建数据分析的链路。但是它也存在一些问题：灵活性低、Update 场景支持不足、开发和维护成本高昂、数据一致性问题、可扩展性瓶颈此外，由于 Lambda 离线和实时都走独立的链路，其数据存储和计算引擎都是隔离的，相同的数据需要进行重复存储，实时与离线的计算逻辑也需要单独开发，因此其维护、管理和业务变更的成本都很高。因此，我们需要一套新的架构，能够对实时和离线的分析链路进行统一，并且尽可能降低实时分析的成本。

针对以上问题，腾讯云推出了流式湖仓 Streaming Iceberg ，这是腾讯自研的基于 Iceberg 生态的流式湖仓解决方案。

本次分享中，腾讯云大数据高级工程师李哲老师将深入探讨腾讯云流计算 oceanus 在流式湖仓方向的探索，详细解析流式湖仓 Streaming Iceberg 的优势，并结合实际案例展示流式湖仓的效果和能力。通过本演讲，你将了解流式湖仓的原理与该领域的发展，以及腾讯云流式湖仓实践与优化。

精彩演讲二：腾讯云 ES：一站式 RAG 方案，开启智能搜索新时代

在大型语言模型（LLM）引领的革命浪潮中，搜索与大模型的紧密结合已成为推动知识进步的关键要素。作为开源搜索引擎排名第一的 Elasticsearch（ES），结合沉淀多年的文本搜索能力和强大的向量检索能力实现混合搜索，使搜索变得更准、更全、更智能。在现阶段大模型应用落地中，RAG 已经成为了必不可少的“最后一公里”，一个优秀的 RAG 系统必须能有效应对低延时、线上大规模运行时的稳定性、数据新鲜度以及成本控制等挑战。腾讯云 ES 多年来持续对开源 ES 的性能、成本、稳定性以及分布式架构进行深度增强优化，并在海量规模的云业务中接受考验。腾讯云基于 ES 实现了一站式 RAG 解决方案，具备了 RAG 技术规模化落地能力。