TC601 WG4数据库与存储工作组组会在深圳召开

齐丹阳首先代表WG4工作组进行了工作汇报。WG4工作组深耕数据库与存储相关的技术和理论研究，形成了面向应用方及供给方的系列标准体系。在生态建设方面，WG4工作组目前已有105家成员单位加入，与数据库应用创新实验室协同联动，围绕数据库与存储开展了丰富的会议及沙龙活动，有效推动了产业创新发展。

中国信通院云计算与大数据研究所大数据与区块链部副主任马鹏玮进一步介绍了WG4工作组的历史沿革及未来工作重点，希望未来与成员单位一道共同推动数据库及存储产业高质量发展。

WG4工作组联席副组长云和恩墨（北京）信息技术有限公司李轶楠老师及成都虚谷伟业科技有限公司明玉琢老师分别进行发言，希望各成员单位能够通过借助WG4平台共同就产业关心的热点问题进行研讨，完善行业标准体系，推动行业创新引领发展。

会上，马鹏玮副主任为数据库应用创新实验室电信行业工作组及汽车行业工作组第三批参与单位颁发证书。

汽车行业工作组副组长单位极限科技曾嘉毅代表工组成员单位进行发言。

此外，会上还对2023大数据“星河”案例数据库方向征集活动进行介绍。(更多关于“星河”案例数据库专项征集资讯请点击)

腾讯云向量数据库产品经理邹鹏进行了《大模型时代向量数据库的应用与发展趋势》主题演讲。在即将到来的通用人工智能时代，大模型作为一个逻辑推理CPU，对应的需要配套一个向量数据库做为存储底座。企业将自己以非结构化数据为主的海量数据，通过向量化的方式存储到向量数据库中，在需要推理时传给大模型进行推理，让向量数据库作为企业数据和大模型之间的桥梁，解决大模型在应用中面临的时间和空间限制，实现低成本的数据存储和高效率数据检索。

阿里云数据库专家魏南琛（后师）进行了题为《大模型时代，传统数仓与向量数据库的融合—— AnalyticDB PostgreSQL》的分享。当前，业务上大语言模型催生并加速了AIGC业务场景，而AIGC业务场景又创造了对向量数据库的巨大需求。阿里云AnalyticDB PostgreSQL向量数据库是在传统的DBMS数据库上演进而来。充分利用了传统数据库的优化器和执行器能力，完整的实现了一套全新的混合检索引擎，可以在不同混合查询场景下实现最优的查询。同时也实现了全新的向量PQ降维和HNSW的混合向量索引，可以配合结构化，半结构索引一起使用，既节省存储，又能加速查询性能。未来阿里云的AnalyticDB PostgreSQL将逐步完善AIGC的全栈解决方案，并实现向量索引的存算分离。

星环科技高级产品经理谭力鸣老师进行了题为《向量数据库（Hippo）如何提升LLM知识库召回精度的思考与实践》的分享。主要围绕知识库应用及向量数据库展开，介绍了各类知识库方案的实现方式、效果以及缺陷。同时介绍了在大模型加持下的知识库如何借助向量数据库来提升查询的精度与准确性。重点说明了星环科技在这一领域里如何通过混合检索这类工程实践效果来使得知识库，特别是问答类知识系统更符合人们的预期。

未来WG4工作组将持续深耕数据库及存储产品研发、选型、建设与运维等需求，密切联动，汇集各方力量有力促进行业协同创新发展。

联系人：

刘老师

13691032906

liusiyuan@caict.ac.cn

齐老师

17801071990 

qidanyang@caict.ac.cn