专场出品人：朱怡诺 
中兴通讯 数据研发中心知识工程负责人
中兴通讯有线院技术教练，数据研发中心知识工程负责人，从事研发过程改进工作。曾从0到1设计落地研发一站式管理平台，在软件研发生产力工具、知识工程领域有丰富实践经验。目前为中兴通讯有线院数据研发中心知识工程负责人，负责端到端知识工程和智能体网络的规划设计及落地。
专场：RAG与AI知识工程体系
知识是大模型及AI智能体在企业落地的关键，随着大模型时代到来，知识工程正从专家系统向数据驱动与认知智能融合的新范式跃迁。本论坛专场希望各位讲师可以一起探讨AI时代下知识工程的创新落地实践，包括知识评估、知识图谱、知识体系构建实践等，帮助更多企业低成本、高质量地构建自己的知识体系。
张颖峰
RAG演进与Agent 系统融合
英飞流 InfiniFlow 联合创始人/CEO
英飞流联合创始人，连续创业者，先后负责多年Infrastructure研发，涵盖搜索引擎，数据库内核，云计算基础架构和大数据架构等，从事多年人工智能核心算法研发，包括广告和推荐引擎和计算机视觉。先后主导并参与多家大型企业数字化转型，支撑过日活千万，日均两亿搜索动态请求的互联网业务。
RAG是复杂的技术问题，作为一个头部的开源RAG项目，RAGFlow在过去的一年中经历了飞速发展。随着LLM和 Agent在2025年进一步成为热点，作为配套LLM的基础设施，RAG会成为过去，继续演进，还是被 Agent 取代，各家都有不同的看法。本次分享带来RAGFlow在推理、记忆、多模态等方面的工作进展和规划，并结合我们过往的系列工作和落地经验，给出我们对于站在AI Infra视角看到的LLM落地最后一公里的趋势演进和预测。

内容大纲
1. RAG落地痛点
2. 推理与RAG
3. 记忆与RAG
4. 多模态与RAG

郑岩
"知识 for AI"，华为云AI 大模型应用的知识飞轮
华为云 AI应用首席架构师
华为云AI应用首席架构师，华为数字化高级技术专家，华为云数智使能团队负责人。
拥有15年企业数智化转型相关经验，曾在中石油、SAP等企业就职，在AI、大数据、数据底座、云原生等多个领域有丰富实践经验。
作为华为云AI应用首席架构师，主导AI大模型在华为云研发、营销服、资产运营等业务领域应用落地，辅助业务提效增质。
本次演讲将围绕：模型批量推理方案选择与性能优化；模型一键式部署与模型工作流跨平台调度方案，深入探讨方案选型、架构设计、以及如何落地实施。

内容大纲
1. 背景介绍
2. 海量数据与复杂模型的高效批量推理
    2.1 面向复杂模型类型、海量数据场景下的推理方案分析与选型
    2.2 典型风控场景下模型批量推理优化与案例分析
3. 模型批量推理工作流部署与调度
    3.1 模型一键部署与工作流自动生成
    3.2 面向模型推理复杂工作流的跨平台调度与统一管理
4. 总结与展望
    4.1 推理方案自动化选择：根据数据规模、模型类型、SLA要求，自动匹配推理方案
    4.2 基于大模型的性能优化：利用LLM分析日志、识别瓶颈，实现智能运维，推动推理平台向自优化、自诊断方向演进

听众收益
1. 深入了解海量数据批量推理面临的技术挑战与机遇
2. 掌握如何根据不同数据量和模型场景选择合适的inference方案，提高效率与稳定性
3. 学习跨平台工作流与调度平台的设计思路及落地实施经验，助力业务系统的高效集成与优化  
龙波
从零散知识到流水线：数通产品的知识图谱AI工程化实践
中兴通讯 研发教练
任职在数据系统部，负责有线院和数据研发中心需求过程改进。
软件工程本硕，数通产品15年以上工作经验。
聚焦数通产品从需求到交付的知识图谱工程化实践，系统拆解需求分析、方案设计、代码开发、验证交付的知识工程应用链路。构建标准化知识规范体系，通过自动化数据采集、数据清洗、知识抽取、结构化建模、图谱存储、知识评测等环节，打造高可用知识图谱流水线。结合实际案例，展示如何将零散知识转化为可支撑AI应用的结构化知识网络，融入RAG与模型训练场景，为AI开发者提供可复用的工程方法论与效能优化方案，助力实现知识驱动型AI应用的规模化落地。

内容大纲
1. 背景
    1.1 知识图谱工程化建设背景与挑战
    1.2 AI 时代知识管理的机遇与需求
2. 痛点分析
    2.1 传统知识管理模式在需求交付中的局限性
    2.2 知识图谱工程化落地的常见技术与流程壁垒
3. 解决思路
    3.1 需求洞察到开发交付的知识图谱工程化实践方案
4. 实践情况
    4.1 知识规范设计
    4.2 知识图谱构建
    4.3 需求到开发的图谱应用实践和效果评估
5. 总结与展望
    5.1 知识图谱工程化实践的关键成功要素
    5.2 知识图谱技术发展趋势与应用方向

听众受益
1. 掌握知识图谱从需求到开发交付的全流程工程化方法
2. 学习知识采集、抽取、建模等核心技术的实践技巧
3. 了解知识图谱在 AI 应用场景中的落地思路与案例经验
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