专题：大模型时代的数据与应用

在当今的商业环境中，数据已被普遍认为是一项宝贵的资产，能够指导决策、创造竞争优势并驱动创新。我们每天都在处理大量的数据，包括销售数据、市场趋势、客户反馈和供应链指标等，这些海量数据点都蕴含着特定的意义和非凡的价值。然而，将这些海量数据转化为有意义的见解却是一项挑战。基于此背景，以Google Cloud数据“全家桶“服务结合GCP looker强大的分析与可视化能力，为现代企业提供全面的数据洞察力平台。

本次演讲，将介绍千亿数据分析面对的挑战，如何选择适用的工具与方案，如何在迭代中升级架构与解决方案，最终完成企业构建千亿级别数据分析平台的发展与实践，共同探索如何利用以GCP Looker为代表的新一代云上数据解决方案，开启由数据驱动的未来！

演讲提纲：

1.海量数据分析的挑战与方案选型
2.Google Cloud数据“全家桶”服务与GCP Looker产品介绍
3.数据分析平台实践：架构迭代与解决方案
4.平台成果介绍与下一步的发展

你将获得：   

• 云上有效分析海量数据的思考
• 深入了解GCP Looker强大的分析与可视化平台能力
• 了解千亿数据分析平台的最佳实践

企业级 SaaS 应用在近几年呈爆发式的增长趋势，SaaS 的应用开发会碰到多种挑战，比如多租户模式设计、大量数据的处理和分析、升级和维护的难度等等。而在实际场景中，开发者往往会面临管理成本、隔离性、性能等多重难题。本次演讲，将为你介绍 MatrixOne 超融合数据库，详细解读 SaaS 应用开发中的 Trade-Off，以及 MatrixOne 将如何解决这些难题。

演讲提纲：

1. MatrixOne超融合数据库的介绍
2. SaaS应用设计中的挑战
3. MatrixOne的 SaaS 解决方案
4. Demo展示

你将获得：

• 了解 SaaS 开发中的常见坑点
• 了解 MatrixOne 超融合数据库对 SaaS 开发的新思路，帮助 SaaS 开发人员和运维人员省时省力

大模型时代到来，AGI使软件生成的逻辑从底层发生了改变，从人类学习机器语言，通过代码编程、选择命令、启动程序等向计算机下发任务的GUI模式，再到计算机能理解人类的语言，通过理解人类的语言，完成任务。以往会话智能的业务场景大多集中在客服、电销场景，伴随着智能Agent的普及和广泛嵌入，我们以往的人机交互模式也会逐步由点击传达指令变成会话传达指令，交互模式的升级势必会带来更多的业务场景，这个变化，让人机会话智能迎来更多的机遇和挑战。本次演讲，将会重点介绍大模型给会话智能产品带来的体验升级、数据扩源及AI助力业务增长。

演讲提纲：

1. AGI从底层上颠覆了软件生成及服务的逻辑；
2. 大模型带来更多的数据源，造就更多的业务场景数据；
3. 大模型带来的交互体验升级，让数据分析唾手可得；
4. 大模型带来的生成式智能，成为新一代业务增长利器。

你将获得：

• 了解大模型在大数据分析平台产品中的作用；
• 了解大模型赋能的会话智能产品在实际业务场景中的应用。

大模型的到来，除了在理解意图、生成文本、多轮问答等方面取得了不错的建树，一个很重要的方向就是让 GPT 学会自己规划任务，学会使用各种外部工具，来进行更广泛的任务执行，做到“知行合一”。近期随着 AutoGPT、BabyGPT 项目的异常火爆，也进一步验证了这种可能性。本次分享将通过产品案例讲解如何设计营销 Agent，包括任务规划、Prompt 设计、意图规划等，该框架可基于用户提出场景的目标进行任务的自动拆解和执行、探索大模型在营销领域落地的可能性。

演讲提纲：

1. 大模型时代 Agent 简介

• 什么是 LLM Agent
• LLM Agent 的类型
• Agent 的意义是什么

2. 营销场景下 LLM Agent 架构设计

• 解析营销场景，设计 LLM Agent 的架构
• Prompt 设计
• 意图对齐的设计
• 长短时记忆的设计
• 当前遇到的问题和解决思路

3. 展望和思考

• 大模型时代应用 Agent 化是趋势，但当前尚处于早期
• 哪些公司适合去做 Agent

你将获得：

• 了解什么是 LLM Agent
• 获悉营销场景下 LLM Agent 架构设计
• 评估本企业是否适合去做 Agent，以及可能遇到的问题和解决思路