现代数据库与人工智能（AI）的融合，正如同一场席卷全球的技术革命，深刻地重塑着技术与产业的格局。一方面，数据库技术的技术迭代需要更好地支持人工智能应用工作负责，比如向量数据库，也就是 DB for AI；另一方面人工智能技术也更好地让数据库运维更方便，实现自动化和智能化，也就是 AI for DB。在这一个变革...
但基于甲骨文融合数据库可，AI的落地就会变得更加简单，背后的原因在于：一方面甲骨文全面支持向量数据库；另一方面，当企业构建向量数据库之后，今天则能够使用标准SQL轻松构建和运行人工智能算法和模型，同时还可以AI向量搜索能力，查询任何的数据，这就相当于为开发者和企业提供了一把钥匙，可以轻松打开关系型数据库、非...
《数据库发展研究报告（2023年）》指出，作为数据库技术发展趋势之一，人工智能与数据库融合迸发无限潜力，现在正是利用 AI 进行创新的大好时机，达梦数据正在持续推进人工智能技术与数据库的融合创新，在落地层面，数据难题、模型效能上进一步发力和完善。
通过上面的简单介绍,我们已经看到了人工智能在数据管理方面的巨大潜力。从大数据分析到机器学习,人工智能正在以各种方式改变数据管理。 我们现在所拥有的大量数据为人工智能的发展奠定了基础。未来,人工智能将通过越来越多的方法在数据管理中发挥更大的作用。 随着时间的推移,机器学习算法将变得越来越复杂,因此需要更好地...
云数据库的 AI 时代 随着 2023 年和 2024 年 GenAI 的爆发，组织的目标是构建高度智能的自适应应用程序，提供情境化超个性化（由实时分析计算实现）等功能。成功的云数据库供应商正在采用 AI 来提供构建现代应用程序所需的功能，其中包括：情境驱动功能向量搜索功能访问实时分析边缘功能 具有多用途功能的 AI 就绪数据...
搜索型数据库在处理多模态数据融合方面的能力，已被广泛应用于电子商务、金融服务、医疗健康、智能制造、智慧城市等多个领域和场景。(二)人工智能与搜索型数据库的结合 近年来，以ChatGPT 为代表的大语言模型给人工智能技术注入了新的发展动力，人工智能技术快速迭代。搜索型数据库在人工智能技术发展中发挥了重要作用，...
人工智能数据库是一个多用途平台，除了向量之外，还管理结构化和非结构化数据。它将人工智能模型应用于各种数据格式，结合信号以获得更准确的输出。人工智能数据库通过整合模型和数据类型来提高计算效率并支持可扩展性。它通过将相似向量聚类到查询结果中来组织数据，并支持合规性，同时还搜索表格、文本和向量以查找特定...
人工智能的出现通过自动执行复杂任务、提高效率和确保系统稳健性，正在迅速改变数据库开发和维护。本文将探讨AI如何通过自动化、最佳实践以及AI技术的集成，来彻底革新开发与维护领域。同时，深入介绍实时AI应用程序的数据基础，并就数据库的选择与架构模式提供见解，以确保系统能够实现低延迟、高弹性和卓越性能。▏生成式AI...
在2024年,中国数据库市场将迎来一个关键的变革新阶段,既有明确的发展机会,也存在一些不确定因素。随着人工智能的快速崛起,尤其是生成式AI(GenAI)的普及,向量搜索已经成为数据库产品的标配,促使各大数据库供应商加速迎接这一技术浪潮。 2023年是数据库与AI技术融合的探索与基础建设之年,而到了2024年,实际应用场景开始...
数据库和人工智能(AI)可以相互受益。一方面,人工智能可以使数据库更加智能(AI4DB)。例如,传统的经验数据库优化技术(例如,成本估算、联结选择、旋钮调优、索引和视图顾问)不能满足大规模数据库实例、各种应用程…