向量能力与AI应用案例集(2025)

股票资讯 阅读:5 2025-07-07 11:00:05 评论:0

  1.1为什么现在必须重新思考“数据库与AI的边界”

  人工智能技术的快速发展,尤其是生成式AI(如ChatGPT)、检索增强生成(RAG)和多模态检索的兴起,正深刻改变企业对数据的需求。如今,数据不仅仅是简单的存储和查询对象,而成为智能应用和实时决策的核心资产。与此同时,海量的非结构化数据——文本、图像、音频、视频等多模态信息,正以前所未有的速度爆发增长,这对数据基础设施提出了新的挑战。

  传统数据库主要面向结构化数据和事务处理设计,虽然在稳定性、一致性和高效事务处理方面表现优异,但面对非结构化数据的存储、向量检索以及实时智能计算时,功能和性能明显不足。特别是在AI驱动的实时应用场景中,数据库需要支持从高并发的在线事务处理(OLTP)到复杂的实时分析(HTAP),并且要无缝集成AI能力,才能满足业务快速变化的需求。因此,必须重新定义数据库与AI的边界,打造一个既支持事务一致性,又具备实时分析和AI推理能力的统一数据平台。这样的平台不仅能够处理结构化和非结构化数据,还能融合语义搜索、向量计算、多模态数据处理等AI功能,实现业务数据与智能计算的深度融合。

  重新思考“数据库与AI的边界”,意味着推动数据库向实时智能化转型,构建面向未来的统一数据底座。这样的数据平台不仅是企业数字化的基石,更是实现智能经济和AI赋能业务的关键引擎。


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