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基于高性能特征数据库的特征管理引擎
〇 分享简介 〇
当下流行的AIGC应用中，特征管理成为实现AI应用的关键要素。越来越多公司开始重视特征生成、特征复用等工具，但很难在统一平台实现在线特征和离线特征的一致性管理。
本次分享将基于高性能特征数据库的特征管理平台，相较于目前社区开源的Feature Store方案，这个下一代平台在实时计算性能、特征定义难度以及特征管理界面方面都有显著的提升。采用高性能的时序数据库OpenMLDB，可通过SQL来上线特征，同时还支持多组特征的自动组合和一键上线功能。此外，特征管理Feature、FeatureView、FeatureService等多维度功能，让特征管理更加灵活和高效。也将结合AI应用落地实践，更好地理解这个特征管理平台为与会者带来的应用价值和优势。
〇 分享收益 〇
１.目标：
设计一款高性能且易用的特征管理平台，解决大部份AI场景落地最重要的特征计算难题。
２. 成功（或教训）要点：
特征管理平台不仅提供基本的特征增删改查和复用功能，还要能解决离线和在线的一致性问题，提供多种接口让离线和在线的业务介入。
３. 启示：提炼出该内容（或项目）的具体收益点：
使用特征平台不仅减轻了AI落地时所需要的编码开发量，让算法工程师可以快速验证和落地自己的想法，并且从根本上解决了特征不一致和数据穿越的问题，从而提升整体AI应用落地的效率。
〇 分享亮点 〇
1. 分享典型特征管理平台的价值
2. 下一代特征平台架构与实现
3. 特征平台应用最佳实践
4. QA
