AI SIG 介绍

目标/使命

• 目标：构建面向AI时代的向量化数据库技术体系，实现数据库与人工智能技术的无缝融合，特别是在数据处理和模型训练方面，提供高性能、低延迟的AI数据支撑平台。
• 使命：利用向量化数据库的优势，加速AI模型的训练与推理过程，同时使数据库能够直接服务于机器学习和深度学习任务，推动AI应用的数据库底层基础设施创新。

工作范畴

1. 向量数据存储与检索优化：设计高效存储结构与算法，支持大规模高维向量数据的快速检索，满足AI模型训练对数据访问速度的需求。
2. 数据库内计算加速：集成向量运算单元，优化数据库内核，直接在数据库层面执行常见的AI向量运算，减少数据迁移开销。
3. AI模型数据流水线：开发数据预处理与特征提取功能，无缝对接数据库与AI模型，形成从数据到模型输入的自动化流程。
4. 实时数据分析与特征工程：利用数据库的实时处理能力，支持在线特征工程，为AI模型提供实时更新的数据特征。
5. 多模态数据融合支持：增强数据库对图像、文本等多种数据类型的支持，促进跨模态AI应用的数据库底层支撑。