在 AI 时代，数据已成为驱动企业发展的核心要素，而数据库作为存储、管理和分析数据的重要基础设施，与 AI 技术的深度融合将是大势所趋。这种融合不仅能够提升数据库的性能和智能化水平，还能够推动 AI 技术的应用落地。数据库厂商在不同维度上探索和应用 AI，东方国信正在利用 AI 技术，尤其是在智能取数方面，通过...
使用生成式AI（GenAI） 进行数据库开发可以通过自动执行关键任务（例如架构设计、查询生成和数据清理）来提高工作效率和准确性。它可以生成优化的数据库结构，协助编写和优化复杂的查询，并以最少的人工干预确保高质量的数据。此外，AI还可以监控性能并建议调整，从而提高数据库开发和维护的效率。生成式AI和数据库开发 让...
12月20日，数据库国际顶会VLDB2024公布新一批论文，阿里云新技术PilotScope成功入围，该平台技术可实现AI算法在数据库的“一键部署”，极大降低数据库中AI算法的应用门槛，为数据库智能化开辟了全新空间。同日阿里云宣布将PilotScope全部技术免费开源。数据库是事关国计民生的基础软件技术，数据库技术的更新影响着数字时代...
现在一般说大模型是指生成式 AI 技术(GenAI)。 在数据库领域一直使用 AI 技术,传统上主要是一些预测算法,分类算法这些,解决比如运维的问题。大模型诞生之后,在代码生成,知识处理方面相比传统 AI 技术有了革命性提升,但是在一些传统系统运维,调优方面还是传统算法实现更简单,效率更高。 因此大模型技术更多的是在原来...
AI 已经成为当今互联网时代的基础设施。在 AI 工具浪潮下,知识库和笔记软件 FlowUs AI 目前已经支持 AI阅读、AI写作。如今,AI 功能扩展至多维表格处理,方便用户使用 AI+数据库满足任务管理和项目管理的需求。Fl…
在大数据时代,如Facebook AI Similarity Search(FAISS)这样的独立向量索引获得了广泛应用,它们在提升向量嵌入的搜索和检索能力方面表现突出。但是,这些独立的工具在一些关键功能方面却无法比肩数据库。为了弥补这一缺陷,向量数据库应运而生,它们专门为管理向量嵌入而设计,相比单独使用向量索引,向量数据库具备多项优势: ...
AI是指人工智能(Artificial Intelligence),它是一种通过计算机硬件和软件模拟、延伸和扩展人的智能的技术。AI的主要目标是让机器能像人一样思考、学习、理解和做决策。人工智能的实现主要通过机器学习、深度学习和神经网络等技术。数据库则是一个按照一定的数据模型组织起来并存储在一起的数据集合。它能为各种应用系统提...
一、AI for DB，DB for AI 云原生是迎接智能化时代的基础条件，智能化是云原生数据库新的牵引力，二者相辅相成并呈螺旋式上升。阿里云数据产品事业部负责人李飞飞认为，这分为两个部分：AI for DB，DB for AI。目前，AI for DB，智能化技术大多运用在数据库的运维的环节，比如异常检测、HA切换、参数调参、...
在各方人士不断尝试训练AI、利用AI整合资源，填充数据库的同时，也充斥着质疑反对的声音。AI问世时间尚短，无论是训练技术还是种类都欠缺许多，犹如一匹桀骜不驯的野马，面临着安全、性能及成本效率上的挑战。在提高效率这方面，AI 的能力是毋庸置疑的。现在我们尝试着让 AI 与数据库充分融合，不免产生期待与好奇：...
刘奇认为，TiDB Serverless 从架构上更系统地做到 AI ready，当「算算分离、存存分离、存算分离，这个时候非常容易引入 AI」。AI 时代的数据库架构 作为软件公司，刘奇对这波「AI 重塑软件」有两个直接体感——一个是代码，还有一个是数据。峰会上，他用一个「惊人」的数字来阐述 AI 变革——过去七个月，...