做高端品牌网站,响应式网站demo,有了域名公司网站怎么建设,章丘哪里做网站大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 改变商业 过去一年#xff0c;企业对AI的兴趣不减。从接入大模型#xff0c;到部署RAG#xff08;检索增强生成#xff09;系统、探索AI Agent#xff0c;AI从“新技术”变成了“业务工具”的候选项。但一个技术能否真正落地#x… 大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 过去一年企业对AI的兴趣不减。从接入大模型到部署RAG检索增强生成系统、探索AI AgentAI从“新技术”变成了“业务工具”的候选项。但一个技术能否真正落地不取决于愿望强不强而取决于底层基础是否足够稳。 越来越多企业在实际部署中遇到同样的问题数据分散难以统一调用系统之间耦合复杂开发周期被拉长智能应用建成后难以实时响应业务变化。大模型本身并不是瓶颈真正的问题在于——企业的数据基础设施尚未准备好承接AI能力的落地。 数据库是信息系统的核心基础设施但在AI到来之前它主要服务于事务处理和报表分析。这套能力对结构化数据处理很成熟但面对向量、非结构化文本、多模态检索以及大模型交互式应用的需求时力有不逮。 于是“AI Ready数据库”这个概念被提出——指的是原生支持AI负载的数据库系统可以同时处理事务型数据、分析型数据与AI需要的高维向量和非结构化信息在一个平台上完成数据的存储、查询、检索、生成与推理调用。 那么什么是AI Ready数据库它应该具备哪些能力业界有哪些典型厂商接下来我们尝试来回答一下这些问题。 从历史的演进中去寻找前进的方向 以史为鉴可以知兴替。在分析AI Ready数据库之前我们有必要简单回顾一下数据库的发展历程试图从历史的轨迹中找到一点产业演进的逻辑。 技术的每一次跃迁背后往往是计算范式与业务需求的双重驱动。数据库技术的发展正是如此从最初的事务系统到后来的分析引擎再到如今的云原生架构每一代数据库的兴起都是对企业数据处理方式的一次重塑。大体上数据库走过了以下几个阶段 ☆第一阶段OLTP时代——记录一切事务 在信息化初期数据库的核心任务是“记账”——以高可靠、高一致的方式记录业务操作。以Oracle、MySQL为代表的关系型数据库在这一阶段迅速普及成为企业ERP、CRM、支付系统等关键应用的中枢。 这一时期的数据库强调 事务性强一致确保数据不丢、不乱序 高并发处理能力支撑日常大规模业务流转 稳定性与容错能力应对系统长时间在线运行需求。 数据库是企业的“账本”和“凭证”。 ☆第二阶段OLAP时代——数据开始“说话” 随着业务复杂度和数据规模迅速增长企业开始从“记录数据”向“理解数据”转变数据仓库、报表分析成为新需求。在这一阶段Hadoop、Hive、ClickHouse等技术体系崛起数据库开始承担起离线分析、数据洞察与决策支持的角色。 这类系统强调 海量数据处理能力TB甚至PB级数据处理 批处理与并行计算适合离线指标计算、趋势分析 支持BI工具与可视化系统为管理层提供业务洞察。 数据库从业务系统的“流水账”进化为管理决策的“参谋官”。 ☆第三阶段云原生时代——数据无处不在 进入云计算与分布式系统成熟期数据库进入云原生阶段。数据不再局限于单一系统中运行而是呈现出高度流动、分布与异构的状态。企业希望系统不仅能存、能算还能在多云之间弹性调度、随需扩缩并在一体化架构中同时支撑事务与分析负载。 新一代数据库玩家如OceanBase、Snowflake、Databricks等纷纷提出 HTAP混合事务分析能力统一处理TPAP负载 Serverless架构按需计费、自动扩缩 多云适配与全球部署能力支持全球化企业的业务连续性需求。 此时的数据库开始从“单一用途工具”向“统一数据平台”演进。 然而尽管技术持续进化传统数据库的核心逻辑依然围绕“存储”和“管理”数据展开。但随着AI的到来这一切正在被彻底颠覆数据库正从“看懂数据”走向“参与智能”。 这将是数据库历史上的又一次范式级跃迁——AI Ready数据库应运而生。 什么是AI Ready数据库 人工智能已经不再只是科研实验室的高冷宠儿而正以前所未有的速度“下沉”到企业的各类业务场景中。无论是RAG应用、推荐系统还是企业级AgentAI的“用武之地”越来越多但一个关键瓶颈却愈发明显数据库还停留在“存储信息”却无法参与“生成与洞察”。 大模型和AI能力的进步不仅需要强算力和大数据还依赖足够聪明的数据基础设施。现实中企业在部署AI项目的过程中普遍面临以下四大痛点 ☆症结一数据割裂应用成本高企 企业的数据往往分布在关系型数据库、文档系统、图数据库和新兴的向量数据库中结构化、非结构化和语义向量彼此分离开发团队不得不搭建冗长的数据通道导致系统耦合度高、维护成本极大。 ☆症结二架构堆叠响应迟滞 从数据存储到特征提取、再到召回与生成企业往往要串联多个系统关系数据库ETL工具检索引擎向量数据库大模型平台。每多一环响应速度就慢一分最终形成“数据冗余智能延迟”的瓶颈链条。 ☆症结三智能缺位业务无法闭环 传统数据库只负责存和查不理解上下文不支持语义推理也不具备实时智能推荐能力。AI系统无法直接作用于主业务数据导致生成结果“虚空”很难真正嵌入核心流程中。 ☆症结四系统“爆炸”难以治理 为满足AI应用需要不少企业“东拼西凑”多个系统栈最终导致部署变慢、成本升高、版本管理困难、安全隐患提升。尤其是在多云或全球业务场景中容灾、同步、权限控制都变得极为复杂。 面对这些挑战企业迫切需要一种为AI应用场景而设计的数据库不仅具备传统的事务与分析能力更要兼具智能理解、多模支持、实时反馈和弹性扩展能力。 这就是AI Ready数据库的使命。它不是数据库的“加强版”而是数据库的“再定义”。 一个真正AI Ready的数据库应具备以下五项核心能力 ①一体化架构TP/AP/AI三位一体 统一架构中原生支持事务处理、实时分析与AI工作负载避免系统分裂与数据孤岛实现从数据生成到智能应用的全链路闭环。 ②多模向量融合支持结构化非结构化向量数据 原生融合文本、图片、向量、JSON等多模态数据格式构建统一索引与查询机制支撑RAG、推荐、问答、图像检索等多类AI应用。 ③原生AI服务能力RAG平台LLM无缝接入 数据库自身具备文档解析、切片召回、模型对接等功能可开箱即用构建RAG应用跳过传统AI开发中繁琐的组件集成。 ④智能实时性从“存之后查”到“存即用” 得益于统一架构与原生向量支持AI分析可直接基于最新事务数据完成召回与推理彻底打破“ETL→批处理→智能输出”的旧路径。 ⑤多云弹性与韧性支撑跨地域、跨平台部署 支持主流公有云环境实现分钟级故障切换、异地多活部署是AI业务全球化与持续可用的保障底座。 简而言之AI Ready数据库不在只是数据的容器而是企业的“数据智能操作系统”。在AI从概念走向系统落地的过程中它既是中枢也是引擎。 以上是AI Ready数据库的一些核心特点。那么业界有这样的数据库么发展到哪一步了接下来让我们看一个样本——OceanBase。 OceanBase打了一个样 过去大多数数据库“支持AI”只是停留在兼容向量数据、开放API接口层面。而OceanBase却走得更远——它不是为了AI“外挂能力”而是在底层架构上就为AI重构了一整套数据系统。最近OceanBase宣布其云数据库OB Cloud率先实现了AI能力的开发部署与生态集成并在行业数十家企业落地验证。 OceanBase正在全面拥抱AI时代致力构建DataxAI能力面向AI时代推动一体化数据库向一体化数据底座的战略演进。此次OB Cloud的AI化升级被视为OceanBase AI战略落地的第一步。 正如OceanBase副总裁尹博学所言“云数据库与AI天然契合”。正是这种契合促使OB Cloud率先从“数据存储”向“智能引擎”跃升。但关键前提是这朵“云”本身必须是智能就绪的。 以下我们从架构设计、核心能力、生态拓展到真实案例系统解析OB Cloud是如何成为AI Ready数据库的代表样本。 ☆一体化架构TP/AP/AI“三合一”的生产引擎 传统的数据库系统常常被人为割裂为事务型数据库TP、分析型数据库AP和AI工作负载独立系统。数据在不同平台之间反复同步、清洗、转码导致工程复杂、性能瓶颈、成本高昂。 OB Cloud的做法是打破这种割裂通过原生一体化架构实现一套系统支持三类负载 事务处理TP服务高并发核心业务场景 实时分析AP直接作用于热数据进行分析 AI应用AI在同一数据底座上进行智能检索与生成。 这一架构不仅降低了系统耦合度也让数据处理流程从“生产→迁移→调用”变成“一体流转、实时智能”大大提升了AI系统的响应效率与开发敏捷性。 ☆多模向量融合AI检索的新标准 OB Cloud对AI场景的支持远不止“接入向量库”那么简单它在内核层面实现了原生的多模向量融合能力。例如其可实现向量检索支持高维语义向量的快速相似度查找等。 在技术层面OceanBase的一个亮点是HNSWBQ算法组融合。这种融合不仅提升了模型召回质量还为多模态AI应用如图文搜索、知识问答、推荐系统提供了坚实的数据支撑。这一算法突破在OB Cloud也得以应用。 ☆PowerRAG平台RAG应用一站式上线 为了降低企业部署智能问答系统RAG的门槛OB Cloud上线了OceanBase推出的PowerRAG平台可一站式实现 1. 文档上传 2. 智能解析与知识切片 3. 自动向量化与索引构建 4. 精排与大模型集成 5. 构建对话式问答接口 企业无需掌握复杂的技术栈组合如LangChainFAISSLLM APIUI框架只需上传文档即可构建RAG系统支持客服助手、知识库问答、营销助手等场景。 此外在AI生态高度分散的背景下OB Cloud不仅强化自身能力也积极融入开放生态。例如目前已接入60AI开发与应用平台包括LangChain、LlamaIndex、Dify、支付宝百宝箱等支持主流大模型协议MCP与阿里云、华为云、AWS、Google Cloud等主流云平台深度适配构建了跨云分钟级灾备能力在多云环境下保障AI系统的高可用与业务连续性。 这意味着OB Cloud既能作为AI能力的“载体”也能作为企业AI战略落地的“加速器”。 需要指出的是OceanBase的一系列技术产品已经走入真实的生产环境并实现大量的应用落地。据介绍目前OB Cloud的AI能力已率先在零售、金融、物流等众多行业的数十家头部企业中落地验证。 接下来让我们来看一个典型案例——伯俊科技。 伯俊科技是一家专注于零售行业的数字化服务商服务大量门店。面对零售业务日益复杂的知识体系和服务响应压力他们借助OB Cloud构建了一套AI原生的“企业知识中枢”。 该应用有多个亮点例如构建“伯俊AI通识小助手”实现商品/用户标签自动映射、查询秒级响应、库存调度分钟级响应形成AI驱动的运营闭环等。伯俊科技的案例证明AI Ready数据库不只是“技术升级”而是业务流程中“智能闭环”的关键推动者。 总结来看OB Cloud不仅提供了AI Ready数据库的全部核心能力——一体化架构、多模融合、AI原生服务与生态适配还通过像伯俊科技这样的实战案例验证了其技术理念的可用性与商业可行性。 它不是“可以支持AI”而是“正在推进AI真正落地”的生产工具链。 我们站在一个新时代的门口 当然AI Ready数据库的进化之路才刚刚开始。例如面向GPU的优化依然有大量工作需要做。 过去几十年数据库的每次进化都是为了更贴近“真实世界的数据形态”与“当前主流的计算范式”。 当前主流数据库大多以CPU为主要执行环境适用于传统的结构化数据存储与处理。但AI工作负载完全不同其核心在于高维向量的相似度计算、大模型的推理服务、多模态数据的实时交互与生成等。 这些任务在GPU上的效率远远高于CPU尤其在大规模召回与高并发推理场景中GPU几乎是唯一的可行解。因此AI Ready数据库的未来趋势正是从“兼容GPU”到“原生支持GPU调度”这需要一系列的改变例如 将向量召回、模型推理任务下沉至GPU层由数据库调度器直接协调CPU/GPU资源构建支持GPU的执行引擎、缓存体系与内存管理机制数据库与模型运行时“耦合”在统一平台实现AI检索与生成真正一体化等。 这一演进的意义在于数据库不仅能“储备知识”还能“激发智能”——成为承载AI Agent、语义引擎、交互系统等新型AI应用的“智能引擎层”。 如果说技术优化解决的是“如何跑得更快”那么生态建设解决的就是“要跑向哪里、与谁一起跑”。 AI的落地不可能是孤岛作战而是需要完整、开放、协同的生态体系。AI Ready数据库的价值也正在于其生态整合能力体现为四大方向 1. 连接AI开发工具链打通上下游工程流 以OB Cloud为例已经实现与60余家AI平台与工具如LangChain、LlamaIndex、Dify等深度集成兼容主流RAG开发框架与模型接入标准MCP协议使得开发者无需重构系统即可构建、测试、部署基于数据库的AI应用。 2. 支撑企业级Agent系统的“中台化落地” 智能体的发展正从“单点探索”走向“业务接入”而这需要一个统一、可靠、可编排的数据底座。数据库通过原生向量搜索、上下文感知、权限控制等能力成为企业Agent系统的数据感知中枢为AI决策提供“上下文时效性”的保障。 3. 推动AI SaaS生态形成与标准化 当数据库内嵌AI服务能力如RAG、语义检索、实时对话许多原本只能在平台层实现的AI能力开始下沉为“数据库即服务”。这将催生出一批面向中小企业、特定垂直领域的“低代码AI服务商”重构AI SaaS格局。 4. 构建可信AI基础带动数据合规与智能治理体系建立 数据库天然掌控数据权限、访问控制、审计追踪等机制。未来AI Ready数据库将承担起AI治理中的数据安全与模型可控责任支持模型调用追踪、输入输出归档、权限隔离等治理能力推动企业构建合规、安全、可监管的AI系统。 大模型不是万能钥匙AI真正的门槛在系统深处——数据能否流动、理解、被即时调用。数据库这个过去被视为“后台工具”的基础设施正在悄悄成为决定AI能否落地的变量。AI Ready数据库的出现不仅是为AI添砖加瓦还将重塑AI可以站上的那块地基。当数据开始驱动智能、架构主动服务业务企业的技术栈也将随之重构。也许未来的AI时代不只属于最先部署模型的公司还属于最早打通底座的那一批。 文一蓑烟雨/ 数据猿责编凝视深空 / 数据猿
