
當(dāng)企業(yè)將AI嵌入核心業(yè)務(wù),比如用智能客服響應(yīng)客戶咨詢,靠AI質(zhì)檢把控產(chǎn)線精度,把AI問答接入辦公HR等管理流程,支撐這些AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)基座也面臨前所未有的沖擊。比如音頻、影像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的洪流,實(shí)時檢索私域知識的嚴(yán)苛效率要求,以及智慧金融、智能診斷等數(shù)據(jù)高敏感度,要避免核心業(yè)務(wù)暴露在數(shù)據(jù)泄露、運(yùn)行中斷的風(fēng)險中……
這些AI落地帶來的挑戰(zhàn),都指向了一個核心:數(shù)據(jù)庫。
以前,數(shù)據(jù)庫作為IT基礎(chǔ)設(shè)施,承載著企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營、客戶服務(wù)的全鏈路數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn),而AI時代,企業(yè)還需要能支撐AI應(yīng)用與智能體的可靠基座。數(shù)據(jù)庫能否滿足大模型落地業(yè)務(wù)的要求,就成了企業(yè)轉(zhuǎn)型的必答題。
筑牢數(shù)字世界的根基,專注數(shù)據(jù)庫的海量數(shù)據(jù),其核心產(chǎn)品海量數(shù)據(jù)庫Vastbase擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán),早已成為金融、醫(yī)療、制造、政務(wù)等關(guān)鍵行業(yè)數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)化替代的優(yōu)選方案。在多年的實(shí)踐中,Vastbase見證了企業(yè)從傳統(tǒng)IT架構(gòu)向數(shù)智化的跨越,也以技術(shù)前瞻性給出了AI落地的破局方向。

為什么支撐AI落地,對國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫尤為關(guān)鍵?有必要了解一下數(shù)據(jù)庫的發(fā)展脈絡(luò)。
作為“軟件皇冠上的明珠”,數(shù)據(jù)庫向下銜接硬件算力,向上支撐APP、AI模型等應(yīng)用,戰(zhàn)略價值不言而喻。因此,這一領(lǐng)域也常年烽火漫天。
數(shù)十年來,國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展,正是一部逐步構(gòu)筑數(shù)字長城的奮斗史,歷經(jīng)三個關(guān)鍵階段:
第一階段,對標(biāo)基礎(chǔ)功能,替代突圍。國外廠商長期占據(jù)主導(dǎo),早期國產(chǎn)化以打破IOE架構(gòu)壟斷為核心目標(biāo),聚焦替代Oracle商業(yè)數(shù)據(jù)庫的方案。
第二階段,攻堅(jiān)性能穩(wěn)定,并跑抗衡。隨著企業(yè)業(yè)務(wù)復(fù)雜度提升,去O化過程中,也在開展涉及業(yè)務(wù)邏輯重構(gòu)、數(shù)據(jù)遷移、運(yùn)維體系升級的系統(tǒng)工程,對國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的要求從勉強(qiáng)夠用進(jìn)一步提高,要求在性能、穩(wěn)定性、兼容性上與國外主流產(chǎn)品持平。
第三階段,面向AI浪潮,升級戰(zhàn)力。企業(yè)AI已經(jīng)從場景探索邁入價值驗(yàn)證階段,亟需一個能解決可信、高效、可擴(kuò)展問題的企業(yè)級知識基座,為AI穩(wěn)定落地提供核心支撐??梢哉f,當(dāng)前階段,贏得AI戰(zhàn)事,對國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展至關(guān)重要。
一方面,國內(nèi)數(shù)據(jù)庫廠商超兩三百家,僅關(guān)系型數(shù)據(jù)庫賽道就有數(shù)十家,必須在AI賽道上取得先發(fā)優(yōu)勢,才能在競爭中脫穎而出。另一方面,單一的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫難以適配AI時代的業(yè)務(wù)需求,打造AI原生的業(yè)務(wù)防線,是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)領(lǐng)跑的關(guān)鍵契機(jī)。
這要求國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫,要像長城一樣升級攻防體系,成功應(yīng)對企業(yè)級AI帶來的幾重沖擊:
一是信任沖擊。通用或行業(yè)大模型普遍缺乏企業(yè)私域知識,生成內(nèi)容常無事實(shí)依據(jù),難以直接用于醫(yī)療診斷、金融理財(cái)、客戶服務(wù)等嚴(yán)肅業(yè)務(wù)場景。而企業(yè)用戶要求AI生成結(jié)果必須真實(shí)可信,這一需求讓信任問題成為AI落地的首要阻礙。
二是成本沖擊。大模型推理本身需要消耗大量GPU算力和顯存,若再將向量檢索、預(yù)處理等任務(wù)全部交由大模型承擔(dān),極易引發(fā)顯存崩潰、響應(yīng)延遲高、資源浪費(fèi)嚴(yán)重等問題,高昂的AI運(yùn)行成本讓不少企業(yè)難以承受。
三是范式?jīng)_擊。當(dāng)前主流AI應(yīng)用范式已轉(zhuǎn)向檢索增強(qiáng)生成RAG,這種架構(gòu)要求將知識檢索與生成解耦,但多數(shù)企業(yè)缺乏高性能、高精度的向量數(shù)據(jù)庫,導(dǎo)致架構(gòu)難以落地,知識無法動態(tài)注入,無法適配AI應(yīng)用新范式。

為助力行業(yè)破解企業(yè)級AI落地時“數(shù)據(jù)價值難激活、多類型數(shù)據(jù)難協(xié)同”等核心痛點(diǎn),在海量數(shù)據(jù)1024開發(fā)者日暨產(chǎn)品發(fā)布會上,Vastbase V100交出關(guān)鍵答卷,憑借向量能力+關(guān)系型能力的雙重優(yōu)勢,為智能時代構(gòu)筑起穩(wěn)定、高效的知識基座。

企業(yè)將AI融入核心業(yè)務(wù)、高效調(diào)取私域知識,這些動作都需要一道堅(jiān)固的數(shù)字防線。迎擊AI挑戰(zhàn),海量數(shù)據(jù)適時研發(fā)了自主可控的向量數(shù)據(jù)庫,Vastbase V100以“準(zhǔn)、快、大、穩(wěn)、全”特點(diǎn),在企業(yè)內(nèi)部筑起一座智能長城,守護(hù)數(shù)據(jù)這一核心資產(chǎn)。
這座智能長城,有幾個重要的防御工事:
高筑塔,守住AI的可信防線,讓企業(yè)敢用。Vastbase V100以精準(zhǔn)的知識召回,通過多路召回機(jī)制實(shí)現(xiàn)99%+端到端召回率,確保企業(yè)有可信的私域知識支撐,來抵御AI大模型的幻覺問題。同時,以穩(wěn)定可靠的業(yè)務(wù)可持續(xù)性,讓企業(yè)放心將AI部署于生產(chǎn)場景,支持一主多備集群架構(gòu),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)零丟失、業(yè)務(wù)零中斷;同時支持兩地三中心跨Region容災(zāi),極端風(fēng)險下AI依然穩(wěn)定發(fā)揮,避免失聯(lián)即失智。

修廣道,突破性能瓶頸,讓AI好用、成本可控。具體來說,Vastbase V100首先通過算法、硬件、機(jī)制的三層的優(yōu)化提效,自研磁盤向量圖索引,單節(jié)點(diǎn)能存十億級向量,多節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展后可承接百億級數(shù)據(jù),確保承載海量的企業(yè)私域知識庫,并破解存儲限制,獨(dú)創(chuàng)的“VectorBuffer”獨(dú)立向量緩存機(jī)制,通過智能加載與調(diào)度策略,大幅提升I/O效率,突破性能瓶頸???大的雙重特性,讓Vastbase V100高效輸送資源,支撐AI在企業(yè)中大規(guī)模運(yùn)行的效率提升、綜合成本TCO可控。

全面設(shè)施配套,無縫適配AI架構(gòu),讓AI易用。面對RAG架構(gòu)適配難、門檻高,傳統(tǒng)IT升級運(yùn)維難等復(fù)雜 問題,Vastbase V100以“全”為核心,為企業(yè)AI落地打造了一系列配套工具與服務(wù),就像驛站、烽火等長城的配套體系一樣,掃除企業(yè)應(yīng)用AI的全鏈路障礙。比如說,Vastbase V100全平臺兼容x86/ARM等多種架構(gòu)與多款信創(chuàng)系統(tǒng),部署即能用;全工具鏈集成開發(fā)、遷移、自動運(yùn)維等工具,降低項(xiàng)目人員的操作難度;全接口支持原生SQL與Python/Java/Go多語言接口,和市面上主流AI框架無縫集成。通過AI系統(tǒng)的全生命周期覆蓋,Vastbase V100真正實(shí)現(xiàn)開箱即用,滿足多樣化、智能化業(yè)務(wù)需求。

可以看到,Vastbase V100的數(shù)字防線,并不是單點(diǎn)防御,“準(zhǔn)快大穩(wěn)全”的系統(tǒng)性規(guī)劃,全方位解除后顧之憂。正如長城在古代軍事中的防護(hù)意義,有Vastbase V100這道防線托底,企業(yè)能夠放心地部署智能業(yè)務(wù),真正實(shí)現(xiàn)從AI探索到價值落地的大發(fā)展。

在AI浪潮中,國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的價值也早已超越替代國外產(chǎn)品的范疇,成為企業(yè)抵御AI風(fēng)險、支撐智能業(yè)務(wù)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的數(shù)字長城,是中國產(chǎn)業(yè)在智能時代掌握自主話語權(quán)的戰(zhàn)略基建。
在國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫能力同質(zhì)化的行業(yè)背景下,海量數(shù)據(jù)的獨(dú)特之處,在于提前卡位。
瞄準(zhǔn)企業(yè)級AI催生的新需求,卡住了私域知識庫、成本控制等關(guān)鍵支撐點(diǎn)與落地薄弱環(huán)節(jié),為接下來的企業(yè)智能化升級大潮打下了產(chǎn)品基礎(chǔ),搶占用戶心智。
從產(chǎn)品的基石來看,Vastbase V100從內(nèi)核層面為AI設(shè)計(jì),讓企業(yè)在技偵人臉識別、AI質(zhì)檢、智能診療等核心場景中,既能放心用AI,又能高效用AI。而隨著信創(chuàng)、數(shù)據(jù)庫慢慢走向核心業(yè)務(wù),為企業(yè)打造整體數(shù)據(jù)防線,卡住了核心業(yè)務(wù)的版圖。

從轉(zhuǎn)型的周期來看,企業(yè)智能升級是一個涉及數(shù)據(jù)遷移、系統(tǒng)集成、長期運(yùn)維的復(fù)雜工程,不少企業(yè)卡在數(shù)據(jù)遷不動、不敢遷,導(dǎo)致當(dāng)前絕大多數(shù)行業(yè)的AI滲透率不超過30%,這意味著向量數(shù)據(jù)庫的市場增量仍巨大,長期價值凸顯。海量數(shù)據(jù)把全周期支撐融入產(chǎn)品能力,包括exBase遷移工具、30+省市的服務(wù)中心、遠(yuǎn)程技術(shù)支持等,不僅讓企業(yè)AI輕松上道,自身也在高價值的長期賽道上扎下根來。

從行業(yè)競爭的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢來看,數(shù)據(jù)庫是一種高黏性的基礎(chǔ)設(shè)施,替換難度大,一旦嵌入業(yè)務(wù)系統(tǒng)后切換需復(fù)雜改造,所以企業(yè)不會輕易換庫,Vastbase V100不僅是企業(yè)當(dāng)前的數(shù)據(jù)基座,更能成為長期的智能伙伴。這種不可替代的價值,也讓海量數(shù)據(jù)從國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫陣營中脫穎而出。
卡位AI戰(zhàn)略關(guān)鍵點(diǎn)、落地薄弱點(diǎn)的海量智能,正助力各行各業(yè)構(gòu)建起數(shù)據(jù)防線、建設(shè)智能基座。而唯有在穩(wěn)固的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施上,才能有力地躍向智能時代。

-
AI
+關(guān)注
關(guān)注
88文章
37381瀏覽量
292648 -
數(shù)據(jù)庫
+關(guān)注
關(guān)注
7文章
3986瀏覽量
67591
發(fā)布評論請先 登錄
數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—服務(wù)器異常斷電導(dǎo)致Oracle數(shù)據(jù)庫故障的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例
三款主流國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的技術(shù)特點(diǎn)
數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—MongoDB數(shù)據(jù)庫文件丟失的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例
數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—SQL Server數(shù)據(jù)庫被加密如何恢復(fù)數(shù)據(jù)?
數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)——MongoDB數(shù)據(jù)庫文件拷貝后服務(wù)無法啟動的數(shù)據(jù)恢復(fù)
中興通訊GoldenDB數(shù)據(jù)庫助力首個住房公積金國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室落地?fù)P州
數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—SQL Server附加數(shù)據(jù)庫提示“錯誤 823”的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例
分布式云化數(shù)據(jù)庫有哪些類型
MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝
云數(shù)據(jù)庫是哪種數(shù)據(jù)庫類型?
數(shù)據(jù)庫加密辦法
數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—Mysql數(shù)據(jù)庫表記錄丟失的數(shù)據(jù)恢復(fù)流程

國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的AI戰(zhàn)事
評論