拥有13年的数据库领域实战经验,原有MongoDB高级解决方案架构师。曾于Oracle担任首席解决方案工程师,并先后在阿里云及企业国产数据库公司担任解决架构方案师与售前总监,指导大规模数据架构的咨询与落地。长期深耕数据库、高可用架构及云数据仓库等领域,在大规模数据处理与数据库选型演进方面进行转让的技术解决。近期重点关注AI时代下的基础数据重构,着力推动指导研究、多模态数据集成及AI Agent记忆体工程的标准化与落地,推动企业在LLM时代构建高效、可扩展的现代化数据中枢。

拥有13年的数据库领域实战经验,原有MongoDB高级解决方案架构师。曾于Oracle担任首席解决方案工程师,并先后在阿里云及企业国产数据库公司担任解决架构方案师与售前总监,指导大规模数据架构的咨询与落地。长期深耕数据库、高可用架构及云数据仓库等领域,在大规模数据处理与数据库选型演进方面进行转让的技术解决。近期重点关注AI时代下的基础数据重构,着力推动指导研究、多模态数据集成及AI Agent记忆体工程的标准化与落地,推动企业在LLM时代构建高效、可扩展的现代化数据中枢。
在 AI 时代,MongoDB 凭借灵活的文档模型和统一的多模态数据支持能力(包括向量搜索和全文搜索),有效解决了传统复杂数据架构对 AI 应用开发与扩展的限制,是构建 AI 智能体数据基础设施的关键平台。
演讲提纲
1. AI 浪潮下,传统数据架构难以应对复杂性与扩展性的双重挑战
2. MongoDB 文档模型支持多模态数据,能够灵活满足 AI 应用开发需求
3. 平台集成全文搜索与向量搜索,提供 AI 所需的核心检索能力
4. MongoDB 统一数据平台简化了 AI 智能体记忆体的开发与存储
5. MongoDB 作为战略伙伴,以高扩展性和安全性加速企业 AI 落地
听众收益



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