MIP 产品发布会｜向下扎根向上生长

了解一款企业级 AI 数据平台，产品介绍只是开始。

它如何组织数据与业务语义，能支持哪些场景，实际操作是什么样的，进入企业环境后又该如何实施——这些内容，需要结合架构、演示与实践一起看。

10 月 20 日，镜舟科技将举办 MIP 产品发布会。五位嘉宾将从产品方向与技术设计讲起，带来轻量级应用的实操演示，并结合多模态数据湖检索和企业实施，分享具体的方法与实践。

本次发布会有哪些值得关注的内容？下面结合嘉宾与议程，提前看一看。

AI 时代，数据基础设施需要提供什么？

当数据开始服务于 AI，哪些已有能力仍然重要，又有哪些需求需要重新考虑？这是理解 MIP 产品方向的起点。

镜舟科技 CEO 孙文现将分享从 StarRocks 到 MIP 的演进思考，介绍 AI 时代的数据基础设施需求与 MIP 的产品方向。通过这场分享，你可以了解镜舟为什么推出 MIP，以及这一步背后的产品判断。

一个业务问题，往往不能只靠查询数据来回答。指标代表什么，当前任务需要哪些背景信息，这些内容也需要与数据一起进入分析过程。

因此，理解 MIP，不只是了解各项功能，还需要看清数据、业务语义与上下文之间如何配合。

镜舟科技 CTO 陈鹏将从整体技术视角展开这些关系，介绍 MIP 的技术理念与架构哲学。接下来的产品演示，也可以放在这一设计思路下理解。

听过产品方向与技术理念之后，更具体的问题是：这些设计在产品里是什么样的？三层架构如何分工，适合哪些场景，又能落地什么应用？

镜舟科技产品负责人董颖婷将把介绍从架构带到实际操作，结合产品定义、三层架构与适用场景，通过实操演示展示轻量级应用的落地效果。

这一部分，不只看产品包含什么，也看这些能力如何被组织起来、用于具体任务。

发布会的视角还将从 MIP 本身，延伸到 StarRocks 生态中的检索实践。

在大模型训练与智能驾驶场景中，关注点不仅是查出一个结果，还包括如何筛选训练数据、找到值得进一步分析的难例。向量检索与全文检索怎样配合，也因此有了具体的应用背景。

阿里云开源 OLAP 引擎团队负责人、StarRocks TSC Member 周康将结合 StarRocks 与 Paimon，分享多模态数据湖检索的实践。如果你关注 AI 场景中的数据筛选与混合检索，这场分享值得留意。

最后，视角回到企业内部：要让数据开始服务于 Agent，实施工作应该怎样推进？

数据接入、语义建模、AI 应用落地，是彼此衔接的工作。了解产品能力之后，企业还需要看清这些工作如何开展。

广州市海捷计算机科技有限公司大数据架构师李宝将从企业实施视角分享 MIP 的方法与实践。对于正在规划相关项目的团队，这场分享提供了另一个观察角度：不只看应用最终呈现什么，也看它是怎样一步步落地的。