许维芷
Zilliz高级软件工程师
Zilliz高级软件工程师，拥有多年向量搜索领域经验。工作曾发表于 VLDB、SIGMOD 等国际顶级会议与期刊。曾获得NeurIPS'21十亿规模向量搜索比赛第一名。目前负责向量数据库索引、过滤以及端到端性能相关的研发工作，致力于保证稳定性和准确度的前提下，降低系统延迟和提升吞吐量。许维芷拥有墨尔本大学计算机科学学士及硕士学位。
演讲主题
向量数据库Milvus高性能实践
本次演讲将聚焦于向量数据库Milvus及其云上产品ZillizCloud索引部分的实践与优化。我们将探讨如何在大规模数据环境下高效进行向量相似性搜索，以及其在传统推荐系统和大语言模型浪潮下检索增强生成（RAG）中的实际应用。演讲内容将深入分析如何通过算法和技术手段提升Milvus的查询性能，解决大规模、低延迟、低成本向量检索中的挑战，帮助听众理解向量数据库在AI与大数据应用场景中的核心价值。 大纲： 向量数据库Milvus及ZillizCloud简介及应用场景概览 大规模向量检索中的瓶颈 向量索引的高性能实现及优化 总结与展望
