关于 OB 一体化 AI 数据底座能力的探讨

[Tank]

最近在了解 OB 在 AI 方面的能力，通过官网信息来看，OB 在 AI 技术栈中的定位是向量数据库，也提供了 PowerRAG 一站式开发工具。目前在实践层面有联通软研院、货拉拉、三维家等案例。
想和大家聊聊，对于 OB 在 AI 方面的能力，从全景图或者分类维度来看，还有哪些呢？

https://www.oceanbase.com/solution/ai

[AntTech_GASMB9]

1. 向量数据库能力

• 数据类型支持：从 V4.3.3 版本开始提供向量类型存储和索引功能。
• 高性能检索：支持 embedding 向量检索，能够快速处理海量非结构化数据匹配问题。
• 多框架集成：可对接 OpenAI 等主流大模型 API，实现端到端的数据向量化处理与检索。

2. PowerRAG 工具定位

• 一站式开发支撑：提供完整的数据库工具体系，覆盖数据开发、迁移、运维、诊断等 AI 应用生命周期。
• LLM 开发集成：在 Langchain 框架中，OB 可作为向量存储后端，实现：
  • 文档加载与向量化
  • 构建对话检索链
  • Agent 系统实现
  • 知识库问答应用

3. 典型 AI 应用场景

• 语义搜索与推荐系统：通过向量相似度匹配，实现精准的语义级搜索或推荐。
• 知识库问答系统：结合大语言模型，构建基于私有数据的知识问答平台。
• 图像/音频检索：对非结构化媒体数据提取 embedding 后进行快速匹配。

4. 生态集成能力

• AI 生态兼容性强：
  • 与 Langchain 集成，简化 LLM 应用开发流程。
  • 支持丰富的组件和工具，便于灵活定制 AI 应用。