白交 发自 凹非寺开云kaiyun

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大模子上升席卷众人，越来越多企业拥抱AI变革。一个广阔却辣手的艰巨横亘在目下：

苍劲的基座模子并非全能钥匙，如何让AI确凿融入核心业务、科罚本色问题并创造价值，成为从构意料落地的要津鸿沟。

模子易得，落地难行。这险些是现时企业智能化转型的集体窘境。

在此布景下，孤立数据库厂商OceanBase晓示其云数据库产物OB Cloud，已已毕AI智商的开发部署及生态集成。

更激励行业缓和的，是其还是取得的落地收成——

已有涵盖电商零卖、互联网服务、物流输送、智能诱导、解释、企业服务等数十家不同行业的头部企业，基于OB Cloud率先已毕了AI应用从0到1的要津性落地。

从搜索与推选、智能问答（RAG）到企业级Agent……他们确凿匡助企业将AI从想法转化为本质分娩力。

这种部署集成与行业应用，既意味着OceanBase在全面拥抱AI计谋落地，鼓励AI期间一体化数据底座上迈出了第一步，也蕴含着更深档次的行业道理——

当基座模子迭代放缓，行业加快渗入时，为什么OB Cloud云数据库会成为企业落地AI的遴荐？OB Cloud又是如何破解了企业AI落地「临了一公里」的核心艰巨？让咱们一探讨竟。

企业落地瓶颈不在模子

这两天，奥特曼转发了他们ChatGPT的一项战绩，出动APP下载量远远开头其他应对平台。

对于ChatGPT刷新的记录还有许多，比如上线17个月用户突破8亿、年搜索量是谷歌的5.5倍，汉典毕这些仅用了两年半时间。

以ChatGPT为代表，“AI正在成为出动互联网之后新一代基础体式”还是成为行业共鸣。

本年5月，Mary Meeker在AI趋势呈报中写说念，AI普及速率高出了历史任何一项时期鼎新。AI不再是器用，而是平台级基础体式的接替者。

当AI在行业中加快渗入，企业这边也在轮番渐进地朝着「AI畛域化落地」迈进。

伯俊科技动作深耕零卖行业26年、服务5000多家零卖客户的科技服务商，第一时间拥抱AI，基于其梳理与实行，将企业AI建树别离为三个阶段：

器用体验、业务交融，再到更为深入的经由鼎新。

AI建树初期，他们部署原生AI模子，为不同行务侧提供AI助手。这个阶段主义仅为提高职工的成果，而不影响业务经由。

而跟着AI与更多业务学问交融，企业也对AI的智商有了深入厚实，那么就不错想考AI怎么去冲破组织间的壁垒，突破职工智商的畛域，实行一些蓝本弗成作念或不想作念的事情。

像伯俊他们我方当今打造的“AI全运营托管”，绝顶于一个聪惠大脑，联动线上线下、公私域的细分领域智能体，已毕商品运营、库存、私域运营等全地方AI托管。

不外企业要想完成整套AI建树并非易事，准确来说需跨过诸多抵制。

开头是时期与场景的适配。

目前企业数据时期主要针对结构化数据，但是AI期间会产生多数的图文音视频（图片、文本、音频、视频）等非体式化数据，这对数据处理带来了浩瀚的挑战。况且不同类型的数据对应着不同的时期栈，企业处理起来就更复杂了。

此外，AI擅长数据价值提真金不怕火分析，但传统企业中部分场景（如风控）对时效性条目极高，如安在合并时期栈中兼顾及时与分析场景，成为企业艰巨。

其次是资本与性能之间的均衡。

海量非结构化数据会推高存储资本，而及时查询需求又条目企业在存储资本与查询性能间量度。时期栈的加多，也让企业在开发与运维上濒临挑战。

安全、数据合规这方面的问题相同辞谢淡薄——如何将非凡云与公有云时期栈调和，以及还有在非凡云里关系时期合规性、跨云合规性问题等等亟待科罚。

以上，企业落地瓶颈可转头成一个要津词，那即是数据底座。

企业的上风在于数据，但挑战也在数据。AI落地的要津可能在于如何把数据跨业务跨模态地买通，然后开释它的最大价值。

但这次能看到的是还是有许多企业，启动已毕AI从0到1再到畛域化落地——

包括伯俊在内，还有in银泰买卖、携程、三维家、卡佩希、中国联通软研院、九讯云等等。

它们的应用场景与需求差异，却齐在这一历史节点见效且全面地拥抱 AI。而它们的共同点是：遴荐了OB Cloud。

伯俊科技将全线AI产物架构升级至OB Cloud，通过其TP/AP/AI多模向量一体化智商，构建企业里面学问库体系，打造“伯俊AI通识小助手”等RAG器用，从汉典毕商品/用户标签自动映射、查询秒级反应、库存转念分钟级反应，造成AI驱动的运营闭环。

全面架构在云上的互联网百货公司in银泰买卖则招引OB Cloud的向量检索智商和LLM时期，打造了智能问数平台，已毕业务数据及时溯源与查询解读，支抓门店事迹深度归因分析的智能问诊。

此外，OB Cloud在携程、三维家、卡佩希落地“以图搜图”的搜索及个性化推选场景；撑抓中国联通软研院、九讯云等已毕RAG智能问答的高效混杂检索。

随之而来的问题是，有这样多AI与云时期厂商，为什么他们要遴荐OB Cloud？

为什么遴荐OB Cloud？

开头值得说说念的是，OB Cloud有着不同于其他云厂商的自然上风——多云原生。

它是构建在阿里云、腾讯云、华为云、AWS、百度智能云、Google Cloud等众人主流公有云基础体式上的原生自研数据库，目前已隐蔽亚太、中东、非洲、欧洲、好意思洲等开头50个区域、开头170个地区。这使得企业鄙俚在众人范围内赢得强一致、无邪、可蔓延的云数据库服务，岂论腹地业务照旧跨境运营。

况且OB Cloud不错在职何一朵云上已毕互联互通，并提供跨云容灾与分钟级故障切换智商，这是其他云厂商所作念不到的，但OceanBase动作中间商有智商在合理、正当、合规的情况下，将多云数据蚁合起来，幸免了重迭建树的问题，已毕更高价值的数据支配。

这其实对有出海需求的企业很病笃，OB Cloud不错匡助他们快速合规地开展业务。

其次，就在于OB Cloud自然的AI智商与上风。

凭据OceanBase副总裁、公有云劳动部总司理尹博学的先容，最杰出的其实即是他们一体化架构的探索，面向AI无需引入特殊时期栈。

前边提到，面向不同数据类型需要不同时期栈，导致数据处理起来很复杂。但这少许在OB Cloud应刃而解。

在一个数据底座中，它能同期支抓事务处理、实期间析与AI就业负载等，无需引入多套系统或特殊时期栈。

性能层面，在VectorDBBench基准测试中，OceanBase向量智商在同等环境下性能阐扬达到了业界主流开源向量数据库的最优水平。

数据畛域层面，一体化架构交融内存与磁盘的散布式处明智商，支抓千万级到十亿级畛域的多类型向量数据处理，隐蔽不同畛域企业的种种化需求。

蔓延性层面，OB Cloud原生散布式架构具备无邪的弹性扩缩容智商，撑抓AI应用各阶段高速增长的数据存储与处理。

具体在分析场景中，这种一体化架构就阐扬出了它的价值——

AI分析不再依赖ETL、数据流转或副本同步，鄙俚告成作用于最新的业务数据，让知悉从“延永生成”转化为“及时赢得”。

除了架构的一体化，还有多模向量一体化。这点其实蛮病笃，跟着更多非结构化数据涌入给数据处理检索带来挑战，尤其像RAG、推选系统、多模态搜索这种典型场景。

OB Cloud原生支抓文本、结构化数据、JSON和向量数据的调和经管与查询，支抓混杂检索智商，科罚了异构数据处理割裂、开发门槛高档本质问题。

再有即是提供开箱即用的产物和器用，裁汰AI应用门槛。

比如他们这次重心先容的PowerRAG。

传统RAG时期需要多数工程参加，企业需要亏本许多时间和资本资源。但PowerRAG告成构建成了一站式平台。企业只需上传文档，即可快速构建智能问答进口。

它提供包括文档贯通、学问切片、高下文回调、精排与大模子集成在内的全经由产物智商，集成了学问库、学问搜索、内容搜索所需模块的总共科罚决议。

针对一些业内常见的痛点，它也进行了一些优化。

比如处理用户上传文档的时候，其他RAG开发平台可能就“一刀切”，但PowerRAG不错基于内容口头的差异化进行贯通，对文档的段落结构（如标题、注意、段落等）、表格、图片选择不同的贯通策略，面向复短文档贯通容易出现信息丢失或误读的痛点，栽种了要津信息的索求精度与完满性，从而大幅增强后续检索的调回率。

这次OB Cloud所展现的，不仅仅“不错支抓AI”，而是OceanBase在深度知悉企业AI畛域化落地瓶颈后，给出的要津科罚决议：

一个开箱即用、深度集成AI智商、畛域化降本、能确凿撑抓业务鼎新的当代数据基础体式平台，已毕从“Bring Data to AI”（被迫适配）到“Bring AI to Data”（主动就绪）的范式升级。

云数据库与AI交融的将来

大模子海浪下，云数据库与AI的交融已是企业智能化转型的势必旅途。

这种交融的底层逻辑在于二者的自然契合。

一方面，云数据库的弹性蔓延、资本优化、高可用架构，为海量非结构化数据处理、及时AI推理等AI就业负载提供了坚实撑抓；

另一方面，多模态数据调用、低延长向量检索、混杂分析等需求，正倒逼云数据库突破传统“存储器用”的定位，向“智能引擎”进化。

这种双向驱动，使得以OB Cloud为代表的云数据库率先完成脚色改革——从被迫存储数据的“仓库”，升级为主动开释数据价值的智能分娩力核心。

这其实亦然OceanBase全面拥抱AI后，OB Cloud率先已毕AI化部署的原因。此后者的遴荐与实行，也代表了云数据库的将来口头。

跟着模子的智商栽种，应用场景越来越多，如何能把这个模子到应用的路修得更高效，成为时期提供方的发展地方和就业。

而一体化既是这次OB Cloud升级呈现出来的谜底，同期亦然尹博学所强调的将来趋势：

像数据处理、加工和策画剿袭一体化架构才是最高效的旅途。将来发展的地方不应是分散处理标量、向量等种种数据场景。因为这种分散模式在资本、成果和肃肃性上齐难以达到最优。

因此，如若一个产物鄙俚将这些问题更多在其里面闭环科罚，咱们以为它将是将来更具人命力的科罚决议。

要而论之，大模子期间对数据处理效率提倡了前所未有的条目。

构建从模子到应用的“高速路”，要津在于底层基础体式的智能化升级。

OB Cloud的实行揭示，具备一体化架构、能闭环科罚多模态数据处理与智能策画需求的云数据库，恰是这条说念路的核心撑抓。

它高出了存储器用的定位，成为主动开释数据价值的智能引擎，成为当下企业面向AI落地的渴望遴荐。

— 完 —

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