一、AI 應用大規模落地的挑戰與前提
AI 應用大規模落地面臨著諸多挑戰。首先，技術棧復雜是一個關鍵問題。AI 技術涉及多個層面，包括數據存儲、預處理、模型訓練、評估等多個環節。例如，數據存儲就包括用于結構化數據的 SQL 和用于非結構化數據的 NoSQL。同時，模型訓練又涉及眾多機器學習框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等，每個框架都有其獨特的工具和 API，這使得技術棧變得極為復雜。
在行業中，大部分用戶關心的是如何用好人工智能，而非技術的底層實現。IDC 在追蹤了近 70 個人工智能應用場景后，認為隨著市場開放的技術能力越來越豐富，未來將有上千個 AI 應用場景落地。但要實現這一目標，必須解決技術堆棧復雜的問題。
目前，主流廠商的做法是讓 AI 技術棧 “內部復雜，外部簡單易用”，通過自動化、低代碼的開發形式推動人工智能應用快速實施部署。這也是現在業內流行 AI 技術棧的原因。
AI 應用大規模落地的前提是大模型技術能夠在各行各業低成本易用。只有當大模型技術的成本降低，使用變得更加便捷，才能真正實現 AI 在各個行業的廣泛應用。例如，螞蟻集團首席技術官何征宇指出，可靠性、經濟性、易用性是橫亙在 AI 規模化落地前面的三大挑戰。其中，經濟性就是要把大模型做 “小”，降低成本，使大模型應用成為主流；易用性則是將智能 “傻瓜化”，降低使用門檻，決定了生成式 AI 是否能規?；涞貞?。
二、數據庫發展為 AI 應用提供參考
（一）分布式數據庫成趨勢
隨著互聯網時代的到來，數據走向了開放環境。在這樣的背景下，分布式數據庫成為了一種必然的趨勢。分布式數據庫可以讓多臺服務器協同作業，完成單臺服務器無法處理的任務，尤其是高并發或者大數據量的任務。例如，在互聯網企業中，隨著用戶數量的不斷增加，數據量也呈指數級增長，傳統的單機數據庫已經無法滿足需求。分布式數據庫通過將數據分布在多個節點上，實現了數據的高并發訪問和高可用性，有效地解決了這一問題。
（二）多特點推動數據庫發展
云計算的普及推動了云數據庫的快速發展。云數據庫提供按需擴展、高可用性和成本效益，使得企業可以根據業務需求靈活調整數據庫的規模和性能。大數據和非結構化數據需求增加，多模態是一種趨勢，NoSQL 數據庫越來越受到歡迎。NoSQL 數據庫提供了更好的擴展性和靈活性，適用于存儲和處理各種數據類型。HTAP 數據庫成為熱點，能夠同時處理事務性和分析性工作負載，滿足了企業實時數據處理和分析的需求。開源也是一大趨勢，開源數據庫憑借其社區驅動的發展模式、強大的功能和靈活的部署方式，成為企業和開發者的熱門選擇。
（三）以 Oceanbase 為例
Oceanbase 推出新版本，在向量融合查詢的關鍵能力上取得了顯著突破。推出全新的向量檢索功能，實現 SQL+AI 一體化，深度融合 AI 與數據庫處理。具體而言，Oceanbase 4.3.3 版本升級了對復雜數據類型處理能力，新增向量檢索能力，支持向量數據類型和向量索引，并基于向量索引提供強大搜索能力。用戶可通過 SQL 及 Python SDK 等方式靈活調用 Oceanbase 的向量檢索能力。通過一個數據庫高效處理所有查詢，實現生成式 AI 的 “流水線化”，并且支持甲骨文 OCI 和第三方本地化部署的大模型集成，以及支持包括與 LangChain 以及 LlamaIndex 等第三方框架的緊密集成。這大大簡化了企業的技術棧，為企業在 AI 時代的發展提供了有力的支持。
三、數據庫引入向量插件的好處
（一）簡化技術棧
MyScale AI 數據庫完全兼容 SQL，為 AI 大模型應用帶來了諸多優勢。它將向量搜索和存儲能力整合到一個可擴展的關系型數據庫中，開發者可以使用強大而熟悉的 SQL 查詢來加速向量搜索和處理。例如，在實際復雜 AI 應用場景中，SQL 和向量結合可以極大增加數據建模的靈活性，并簡化開發流程。MyScale 團隊與北京科學智能研究院合作的 Science Navigator 項目中，利用 MyScaleDB 對于海量的科學文獻數據做檢索和智能問答，其主要的 SQL 表結構就有 10 多個，其中多張表結構建立了向量和倒排表索引，并利用主鍵和外鍵做了關聯。系統在實際查詢中，也會涉及結構化、向量和關鍵字數據的聯合查詢，以及幾張表的關聯查詢。在專用的向量數據庫中這些建模和關聯是難以實現的，也會導致最終的系統迭代緩慢、查詢低效和維護困難。MyScale AI 數據庫以一個統一平臺來管理和處理結構化數據和文本、向量、JSON、地理空間、時間序列等非結構化 / 半結構化數據，為 AI 大模型應用提供生產級別的特性和保障，同時利用先進 OLAP 數據庫架構和高級向量算法，實現了快速的向量操作，具有無與倫比的性能和可擴展性。
（二）提升性能與效率
Oceanbase 與螞蟻集團聯合開發的向量庫在性能測試中表現極為出色?，F場跑分結果顯示，該向量庫在 960 維的 GIST 數據集上表現出色，在 ANN Benmarks 測試中性能遠超其他算法，排名第一。特別是在 90% 以上的召回率區間，查詢性能（QPS）相比此前最優算法 glass 提升 100%，相比基線算法 hnswlib 提升 300%。該向量引擎深度融合了 Oceanbase 的存儲引擎和 SQL 引擎，實現 SQL+AI 一體化，能夠在一條 SQL 語句中實現標量、向量、空間地理等混合查詢，大大提升了查詢性能與效率。例如在 “望小京” demo 中，用戶給的提示詞為 “推薦兩公里內、評分 4.5 以上、人均消費 25 元以內干凈衛生的奶茶店”。這背后涉及到處理文本、圖像和地理位置等不同類型的數據，需要更強大的數據分析和查詢能力，而 Oceanbase 的向量檢索功能正好滿足了這一需求。
四、AI 應用開發的新趨勢
（一）四大趨勢
埃森哲提出的 AI 伙伴、智能體、空間計算、人機互通四大趨勢，正引領著 AI 應用開發的新方向。
AI 伙伴：人工智能等技術的普及正重新組織數據的應用，朝著推理判斷、甚至模仿人類創造力的方向進展。這意味著未來的 AI 應用將不僅僅是知識的傳遞者，更是智識的革新者，能夠與人類共同創造和解決復雜問題。
智能體：AI 將成為個人生活和工作中的代理，并與其他代理相互聯動，形成一個龐大的生態系統。例如，在智能家居領域，各種智能設備可以相互協作，為用戶提供更加便捷和舒適的生活體驗。
空間計算：將物理的二維世界擴展到利用空間計算、元宇宙、數字孿生和增強現實 / 虛擬現實 (AR/VR) 等技術創建的全新三維環境中，能夠創建出令人耳目一新、內容豐富的沉浸式人際互動世界。這為游戲、教育、醫療等領域帶來了無限的可能性。
人機互通：有 94% 的高管都認為，人性化的界面技術將使我們更準確地理解行為和意圖，革新人機交互模式。通過技術解碼人類意圖，AI 應用能夠更好地滿足用戶的需求，提供更加個性化的服務。
（二）七層目標
微軟亞洲研究院提出的人工智能與人類價值觀對齊的四層目標，為 AI 應用的發展提供了重要的指導。
第一層，人類指令：讓大模型能夠理解豐富多樣的人類指令并遵循指令來完成任務。這是 AI 應用的基礎，確保 AI 能夠準確地執行用戶的命令。
第二層，人類偏好：讓大模型不僅能夠遵循指令完成任務，同時保證采用符合人類偏好和利益的方式。例如，在推薦系統中，根據用戶的喜好推薦商品或內容。
第三層，價值準則：讓大模型根據一系列價值準則來指導自身行為，比如 “不能輸出有害言論” 等。這有助于確保 AI 應用的安全性和可靠性。
第四層，基本價值觀：讓大模型與特定的基本價值觀分布進行對齊。這將使 AI 應用更加符合人類的道德和倫理標準。
（三）其他趨勢
自動執行一般性任務：人工智能可以加速移動應用程序開發流程并提高生產力。根據埃森哲的研究，人工智能技術可幫助企業優化資源利用率并完成更多工作，同時將生產率提高 40%。通過自動執行同種任務，移動應用程序開發人員可以將更多的時間花在完善移動應用程序和價值驅動型任務上。
人工智能推薦系統：智能推薦系統是在大數據的基礎上，基于用戶的興趣進行個性化推薦，并且對用戶和商品之間的交互信息進行持續監測和反饋，并不斷優化推薦系統，從而提高用戶體驗、豐富平臺內容、提高商業價值。個性化推薦系統最核心的特點是個性化，能夠實現 “千人千面”，推薦出用戶想看的內容。例如，在電商平臺中，人工智能推薦系統可以根據用戶的歷史購買記錄和瀏覽行為，為用戶推薦可能感興趣的商品，提高用戶購買率和滿意度。
人工智能驅動的調試和錯誤解決：隨著 AI 技術的發展，人工智能也可以應用于應用程序的調試和錯誤解決。通過分析代碼和運行日志，AI 可以快速定位錯誤，并提供解決方案。這將大大提高開發效率，減少開發人員的工作量。
五、未來展望
著技術的不斷發展，數據庫與 AI 的融合趨勢愈發明顯，這無疑為 AI 應用開發帶來了更多的可能性。
從目前的發展態勢來看，數據庫引入向量插件等技術創新，極大地簡化了 AI 技術棧，提升了性能與效率。以 Oceanbase 為例，其向量檢索功能實現了 SQL+AI 一體化，為企業在 AI 時代的發展提供了有力支持。同時，MyScale AI 數據庫完全兼容 SQL，將向量搜索和存儲能力整合到關系型數據庫中，為 AI 大模型應用帶來了諸多優勢。
然而，這種融合也面臨著一些挑戰。一方面，數據隱私與安全問題日益突出。隨著數據庫與 AI 的融合，大量的敏感數據被存儲和處理，如何確保這些數據不被濫用或泄露，是一個亟待解決的問題。另一方面，倫理與道德問題也需要引起重視。例如，當 AI 系統在決策過程中產生偏見或錯誤時，應如何追究責任？如何確保 AI 系統的公正性和透明度？
盡管面臨挑戰，但數據庫與 AI 融合的前景依然廣闊。未來，隨著技術的不斷進步，我們可以期待更加智能、高效的數據庫與 AI 融合解決方案的出現。例如，通過不斷優化向量數據庫的性能，提高數據檢索的速度和準確性，為 AI 應用提供更強大的數據支持。同時，加強數據隱私與安全保護措施，確保用戶數據的安全。此外，跨學科的合作和廣泛的社會討論也將有助于解決倫理與道德問題，推動 AI 應用的健康發展。
數據庫與 AI 的融合為 AI 應用開發帶來了新的機遇和挑戰。我們有理由相信，在未來，隨著技術的不斷創新和完善，這種融合將為我們帶來更加便捷、高效和智能的生活體驗。