最近对 AI Database 有了一些新认识，速记如下。

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AI Database 的发展可以划分为以下几个阶段，每个阶段都在数据库的智能化能力上逐步进化，为用户提供更高效、更智能的体验。

1. 早期的 AI Database：Autonomous Database

最早的 AI Database 主要是 Autonomous Database，核心目标是自动化数据库运维，减少 DBA 的管理负担。它具备一定的自诊断能力，例如：

• 自动调优（Auto-Tuning）：基于历史查询模式，自动调整索引、缓存、执行计划等，提高查询性能。
• 自修复（Self-Healing）：检测异常并尝试自动修复，如自动重启崩溃的实例、调整资源分配等。
• 智能监控（Intelligent Monitoring）：分析数据库负载，预警潜在的性能瓶颈。

这类数据库的 AI 主要用于内部运维，目标是降低数据库管理成本。

2. AI + Database：向量存储 & AI 文档能力

随着大模型的兴起，AI Database 进入了新阶段，开始引入AI 相关的数据存储与处理能力，例如：

• 向量数据库（Vector Database）：支持存储和检索高维向量，如 AI 生成的文本嵌入（embedding），为搜索、推荐系统等提供支持。
• AI 文档（AI Document）：结合 AI 的能力，让文本存储更高效。例如：
  • 智能分词、自动摘要，提升文本查询体验。
  • OCR 解析，自动提取文档内容并结构化存储。
  • 自然语言查询，让用户用 AI 直接生成 SQL 语句。

这阶段的 AI Database 主要是为 AI 应用提供基础设施支持，但 AI 仍然是数据库的一个外部工具，而非核心能力。

3. 真正的 AI Database：内置 AI 模型与 AI 函数

下一代 AI Database 将深度融合 AI 能力，不仅仅是存储 AI 相关数据，而是让 AI 直接成为数据库的核心功能，提供 AI 驱动的 SQL 处理能力。例如：

3.1 内置 AI 模型服务

数据库内置 AI 推理服务，用户可以像调用普通 SQL 函数一样调用 AI 模型：

ALTER SESSION SET ai_service = ‘deepseek-r1-011503’;

这允许用户选择适合的 AI 模型，并在 SQL 查询中直接调用 AI 相关功能。

3.2 AI SQL 函数

数据库提供 AI 计算函数，用于文本处理、数据分析、智能排序等，例如：

— AI 摘要
SELECT uid, ai_summarize(comment) FROM order GROUP BY uid;

— AI 排序
SELECT *, ai_rank(age, occupation, spending) AS rank FROM customer ORDER BY rank DESC LIMIT 10;

— AI 生成短文本
SELECT ai_shorten(content) FROM blog_content;

相比传统 SQL，AI SQL 极大简化开发，让数据库具备更强的智能数据处理能力。

3.3 AI 索引

不仅 SQL 语句可以调用 AI，数据库甚至可以创建AI 驱动的索引，提升查询效率。例如：

CREATE AI INDEX idx_short_content ON blog_content ai_shorten(content);

这样，数据库可以自动对相似文本、语义相关内容进行优化索引，而不局限于传统的 B+ 树或哈希索引。

3.4 早期阶段的挑战与标准化问题

目前，AI 函数和 AI 索引仍然处于非常早期的阶段，尚未形成行业统一的标准。在实践中，不同 AI 模型的能力存在较大差异，这导致：

1. AI 函数的适用范围受限

• 目前的 AI Database 依赖外部大模型或内置 AI 推理能力，不同模型擅长的任务不同。例如：
• 一些模型擅长文本总结 (ai_summarize)，但在智能排序 (ai_rank) 方面能力有限。
• 一些模型可以高效处理图片、音频等非结构化数据，但无法提供高质量的自然语言处理能力。
• 这意味着不同数据库实例，甚至同一数据库使用不同 AI 模型时，支持的 AI 函数可能是子集关系，影响用户体验。

2. AI 索引的通用性问题

• 传统数据库索引（如 B+ 树、哈希索引）有明确的结构和性能特征，而 AI 索引（如 ai_shorten(content) 生成的索引）由于依赖 AI 模型的内部行为，不同模型生成的索引可能不具备一致性。
• 例如：
  • 使用某个 LLM 生成的 ai_shorten(content) 索引，可能在某些数据集上表现良好，但换成另一个模型，索引的匹配效果可能会显著变化。
  • AI 索引可能依赖特定模型的 embedding 方式，不同模型的 embedding 维度、计算方式不同，导致跨模型的兼容性问题。

3. 未来需要解决的问题

• AI 函数标准化：类似 SQL 标准（如 SQL-92、SQL-2011），未来可能需要定义一套AI SQL 规范，确保不同数据库、不同 AI 模型都能稳定支持 AI 计算能力。
• 模型适配层：未来 AI Database 可能需要引入一个模型适配层（Model Abstraction Layer），让 AI SQL 语句能够在不同 AI 模型之间自由切换，而不依赖某个具体的 AI 实现。
• AI 索引兼容性：需要建立一套跨模型的 AI 索引规范，确保同一 SQL 语句在不同 AI 体系下有一致的查询效果。

4. AI Database 的应用场景

基于 AI Database 的能力，它在多个领域都能大幅提升效率，例如：

• 互联网内容应用：智能摘要、自动分类、内容生成。
• 推荐系统：AI 排序、个性化推荐、智能标签。
• 电商：智能商品搜索、语义匹配、智能客服。
• 企业内部应用：知识库自动补全、智能数据查询、报告生成。

总结

AI Database 的发展经历了从自动化运维（Autonomous Database）→ AI 存储 & 文档处理 → AI SQL 计算 → AI 深度融合数据库核心功能的演进过程。

相比于依赖外部 AI 系统，直接在数据库的 SQL 接口中提供 AI 能力，是最自然且高效的方式，具备以下核心优势：

1. 极佳的易用性：

• 通过 SQL 直接调用 AI，无需额外的数据搬运或 API 集成，极大降低开发和使用成本。
• 用户可以像使用普通 SQL 函数一样，调用 AI 进行数据分析、文本处理、智能排序等操作。

2. 强大的表达能力：

• SQL 本身就是一个强大的查询语言，结合 AI 后，用户可以在 SQL 层面进行更加智能的计算，表达更复杂的需求。
• 例如，可以直接用 ai_summarize 提取关键信息，或用 ai_rank 计算智能排序，极大提升 SQL 的数据处理能力。

3. 更优的数据实时性：

• 数据库天然具备实时更新能力，AI Database 能在最新的数据上执行 AI 计算，而外部 AI 系统通常依赖定期同步数据，实时性较差。
• 例如，在电商系统中，用户购买行为实时更新，AI Database 可以立即调整个性化推荐，而外部 AI 可能因数据延迟导致推荐不精准。

4. 更好的数据安全性和合规性：

• 直接在数据库内部处理 AI 任务，避免了数据外流的风险，确保数据安全和合规。
• 外部 AI 系统通常需要将数据传输到第三方服务，而 AI Database 可以在本地或企业内部环境中完成 AI 计算，提升隐私保护能力。

5. 降低系统复杂度：

• 传统 AI 解决方案通常需要多个组件（数据同步、AI API 调用、结果存储等），而 AI Database 将这些能力内聚到数据库中，简化了系统架构。
• 开发者不需要维护额外的 AI 计算集群，数据库本身就能完成 AI 推理。

AI Database 的价值

真正的 AI Database 不是简单地支持 AI 数据存储，而是让 AI 直接成为 SQL 计算的一部分，让开发者能够更自然、更高效地使用 AI 进行数据处理。

基于 AI Database，用户可以像使用普通 SQL 语句一样使用 AI，享受 AI 带来的智能化能力，同时保持数据库的实时性、安全性和高效性。这才是真正对用户有价值的 AI Database，也是数据库智能化的未来方向。