AI原生数据库的思考

主要观点总结

文章主要介绍了AI数据库的重要性以及AI时代对数据库的新需求。AI技术已经成为行业共识，但在企业落地时面临两个问题：缺乏企业私有数据和缺乏记忆。因此，需要依赖数据库实时存储企业私有数据和用户行为，并通过智能搜索得到大模型需要的上下文。企业需要将AI基础能力与私有数据和用户行为相结合，以决定在AI时代的核心竞争力。此外，AI时代将带来技术平权，每个不懂技术的非专业人士也能构建自己的AI Agent，这些Agent的底层需要用到数据库。基于这些变化，AI场景正在驱动数据库出现新的工作负载，即面向Agent的多模混合搜索。AI数据库需要具备多模能力、支持结构化、半结构化和无结构化数据的混合搜索，以及支持海量Agent同时使用的能力。AI时代的数据库需要确保数据不丢、稳定可靠，并支持各种灵活的部署方式。目前有两种实现AI数据库的思路，一种是从零开始构建多模混合搜索数据库，另一种是在关系数据库基础上扩展多模混合搜索功能。AI原生混合搜索是AI数据库的关键特点，需要同时处理多模态数据，并通过模型和数据的深度融合提供更精准的搜索结果。现代数据架构需要具备易用、灵活和面向未来的特点，支持Serverless和分布式架构，实现从“无限小”到“无限大”的完全弹性能力，并支持海量多租户与灵活部署。数据和模型的深度融合是AI数据库的核心，有助于简化AI应用开发并创造特色功能。最后，文章介绍了OceanBase发布的AI原生数据库seekdb的初衷、定位、现有核心能力以及面临的挑战，并强调了开源和社区合作的重要性。

关键观点总结

关键观点1: AI数据库的重要性与需求

AI技术已成为行业共识，但在企业落地时面临缺乏企业私有数据和记忆的问题，需要依赖数据库存储实时数据并提供智能搜索上下文。

关键观点2: AI时代的技术平权

每个非专业人士都能构建AI Agent，这些Agent的底层需要用到数据库。

关键观点3: 多模混合搜索

AI场景驱动数据库出现新的工作负载，即面向Agent的多模混合搜索，需要数据库具备多模能力、混合搜索和海量Agent支持。

关键观点4: 现代数据架构的特点

现代数据架构需要易用、灵活和面向未来，支持Serverless和分布式架构，实现从“无限小”到“无限大”的完全弹性能力，并支持海量多租户与灵活部署。

关键观点5: seekdb的发布与挑战

OceanBase发布了AI原生数据库seekdb，旨在简化AI应用开发并提供强大的多模混合搜索功能。然而，seekdb仍处于早期阶段，需要进一步的优化和社区支持。