Data+AI 一体架构的产品创新

主要观点总结

本文分享了关于Data+AI一体架构的技术趋势和产品创新，包括Data for AI和AI for DataWarehouse的方向，MaxCompute产品在Data+AI一体架构上的实践，以及如何通过AI来让云原生数仓智能化的能力。文章还提到了MaxCompute在大数据+大模型应用的最佳实践，以及针对非结构化文本处理的技术挑战和解决方案。

关键观点总结

关键观点1: Data+AI一体技术趋势和主要市场趋势

目前Data+AI一体化趋势可以分开理解成两个主要技术方向：Data for AI和AI for DataWarehouse。在Data for AI层面，更多是大数据为AI赋能的应用；而在AI for DataWarehouse层面，则是应用在智能数仓的场景上，其中数据治理是当下比较关注的能力。

关键观点2: Data+AI开发的全生命周期和痛点

Data + AI的开发全生命周期涵盖了数据分析、数据预处理、模型创建、模型训练、模型评估、模型预测以及部署发布等诸多流程。在尚未出现行业统一标准的当下，技术产品实践都在不断地尝试解决与优化成本、效率、运维三个维度的痛点与问题。

关键观点3: MaxCompute产品在Data+AI一体架构上的产品架构实践

MaxCompute产品提供了统一数据管理、分布式计算框架、交互式开发环境、镜像管理等核心功能。通过MaxFrame进行数据预处理，并将结果集成在PAI的机器学习平台上进行模型开发。最后通过PAI-EAS自动化推理组件实现模型部署与发布。

关键观点4: 如何通过AI让云原生数仓智能化

通过分层存储推荐、物化视图智能化、智能数仓新创新、成本优化器智能资源配置等功能，让数仓更加智能化。其中，基于learning-based query optimizer的AI能力提供了更强的Auto计算查询优化的用户体验。

关键观点5: MaxCompute在大模型应用的最佳实践

关键观点6: 关于非结构化文本处理的技术挑战和解决方案

文章预览

导读   目前 Data+AI 已经成为数据架构领域的最火热的技术方向。Data+AI 一体架构可以从纵向和横向的两个方向来拆解，一个方向是 Data for AI，另一个方向是 AI for DataWarehouse。大数据与 AI 的融合应用中面向海量的结构化、半结构化与非结构化数据的多场景处理。Data for AI  方向是指如何将海量数据与 AI 深度学习与大模型进行深度数据 AI 协同，其中存在大量的技术协同挑战；AI for DW 方向主要是指通过 AI 智能技术来改进数据仓库的核心能力，而数据治理成为了大家最关注的产品能力之一，是否能够通过 AI 的能力来促进 AI for DW 的实现是另一个重要挑战。 本文将分享阿里云在 Data+AI 一体架构的产品创新。 主要内容包括以下几大部分： 1.  Data+AI 一体技术趋势 2.  MaxCompute Data for AI 能力 3.   MaxCompute AI for AW 探索 4.  MaxCompute 大模型应用最佳实践 5.  Q 分享 ………………………………