为什么说数据工程师才是企业AI真正的地基建设者？怎么做到的？
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dbaplus社群约 2 分钟
dbaplus社群约 2 分钟AI落地的主要难点，正在从“技术问题”转向“工程问题”。不是模型不够强，是数据管道不畅、检索不准、时效性滞后。在这个节点上，理解如何在企业安全边界内有效利用AI：
本地RAG、数据清洗脱敏……
将比单纯的Prompt技巧更有市场
数据工程师
才是企业AI真正的地基建设者
2026亚马逊云科技中国峰会将于6月23-24日在上海举办，本届大会围绕“Agentic Now, Go Build”展开，聚焦Agentic AI的规模化落地与商业价值转化。大会针对数据工程师们特别设置了以下议程：
01
分组演讲（Breakout Session）
RAG架构与知识图谱的技术趋势和最佳实践
RAG架构与知识图谱的一线实战拆解——从长上下文窗口权衡到Agentic多跳检索，直击生产难题，不讲入门科普。
02
白板推演（Chalk Talk）
AI Agent数据底座的4个关键架构决策
AI Agent数据底座4个关键架构决策的白板推演——带着你最难解的架构问题来，和专家1v1对谈，当场把设计方案捋清楚。
03
动手实验（Workshop）
数据湖+向量数据库Pipeline搭建实操
数据湖+向量数据库Pipeline搭建的全流程Workshop——非结构化数据处理、语义分块、向量索引、混合检索，亲手搭出一套可用的架构。
如果你是数据工程师、数据架构师、数据团队负责人、数据治理专家、CDO，以及所有正在为AI项目数据层头疼的工程人......这里，适合你来。
你的数据，是AI唯一不可复制的部分。别让一条烂掉的Pipeline，埋掉一个本来能赢的项目。
面向数据团队与AI基础架构师的
精华内容速览
6月23日-24日
2026亚马逊云科技中国峰会
上海·世博中心见
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