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數據庫為啥要融合+AI化?甲骨文Oracle 23ai給出了回答

人工智能 數據庫
如何在數據層面與AI緊密結合,最大化數據價值是當下要解決的核心問題。

2017年,一篇名為《Attention is All You Need》的論文提出了一種新的神經網絡架構: Transformer。七年后,Transformer成為了生成式AI的核心,正引領著今天的技術浪潮。

在甲骨文公司副總裁及中國區董事總經理吳承楊看來,一種新技術的出現最重要的并不在于技術本身,而是該技術能給用戶帶來的價值。

在數據庫領域,數據作為一種新型資產已成為業內共識,如何在數據層面與AI緊密結合,最大化數據價值是當下要解決的核心問題。甲骨文最近發布的Oracle Database 23ai正是對這個問題的回答。

Oracle Database 23ai:AI賦能數據的新里程碑

阿爾伯特·愛因斯坦曾說:“Everything should be made as simple as possible,but not simpler(凡事都要做到盡可能簡潔,但不能掩蓋內涵的豐富)。”這也正是甲骨文一直以來的理念。在AI時代,借助生成式AI,簡化所有應用和分析的生成與運行是Oracle數據庫的愿景。

吳承楊說,“使用AI功能某種程度上跟用電話一樣,你不需要理解內部的復雜機制,只要拿起來會撥號就可以。”AI的未來也是如此,只有簡單化才會被廣泛接受。具體而言,就是任何時候、任何地方、任何人、任何數據都可以使用。

Oracle Database 23ai作為Oracle融合數據庫中的最新版本,是甲骨文朝這個目標邁進的一步。該長期支持版本也因強調突破性AI技術的重要性,而將AI寫進了名字。

吳承楊表示,融合數據庫就像一把鑰匙,能夠打開各種數據類型的大門,使得圖數據、JSON、空間數據以及結構化和非結構化數據都可以通過一個SQL解決。生成式AI的出現讓融合數據庫變得更加重要。

功能上,Oracle Database 23ai包含了Oracle AI Vector Search以及300多項主要新功能和數千項增強功能,專注于幫助用戶簡化數據中的AI使用,加快應用開發并運行關鍵任務工作負載。通過將AI算法直接引入數據所在的位置,甲骨文實現了AI在數據庫中的實時運行,大大提高了AI的有效性、效率和安全性。用戶可以安全地將文檔、圖像和其他非結構化數據與私有業務數據結合搜索,無需移動或復制數據。

在23c到23ai的演變過程中,Oracle強調將AI與數據緊密結合,貫穿到方方面面。例如,現在已經實現了用自然語言進行向量搜索,接下來還可以通過自然語言進行數據遷移和生成BI報表,甚至是生成完整的程序。

從三大關鍵領域,讓AI融入企業應用

于全球企業而言,Oracle Database 23ai改變了游戲規則,開發人員和數據專業人員可以輕松構建智能應用。甲骨文中國區技術咨詢部高級總監李珈表示,Oracle Database 23ai的新功能體現在三個方面:數據人工智能、加速應用程序開發和數據的關鍵任務。

在數據人工智能方面,Oracle AI Vector Search讓用戶可以根據概念內容而不是特定的文字、像素或數據值來搜索文檔、圖像和關系數據,使得LLM可以使用自然語言界面查詢私有業務數據,并幫助LLM提供更準確和更相關的結果。借助Oracle AI Vector Search,開發人員可以更輕松地為新應用和現有應用添加語義搜索功能。

此外,新發布的Oracle Exadata System Software 24ai和OCI GoldenGate 23ai也為數據人工智能提供了有力支持。Exadata智能存儲可將AI Vector Search的速度提高數個量級,使應用能夠在大量數據和用戶的情況下運行AI Vector Search。GoldenGate支持跨云數據存儲,實現異構數據集成和高可用性。

在加速應用程序開發方面,Oracle Database 23ai通過JSON關系二元性視圖和SQL屬性圖來提供JSON與關系型的統一和圖與關系型的統一,從而簡化應用程序開發并提高開發人員的工作效率。為了更好的支持數據開發,Oracle提供了多種免費開發人員數據庫— Always Free Autonomous Database 23ai、Autonomous Database 23ai容器映像和Oracle Database 23ai Free。

在數據的關鍵任務方面,Oracle全球分布式數據庫現在支持物理數據庫之間的RAFT復制,可在幾秒內實現自動故障轉移并實現零數據丟失。Oracle Database 23ai提供True Cache和數據庫內SQL防火墻等新特性來支持數據關鍵任務。

李珈指出,“我們主要的任務是讓AI快速地融入企業應用中,實現真正的落地。今天我們已經能夠讓客戶在核心業務系統中附加AI的能力。我們有很多金融、電信和制造業方面的用戶案例,涉及欺詐分析、智能助手、圖像識別、長視頻檢測、基因分析等各方面的應用。”

甲骨文認為,數據庫的融合和AI化是不可避免的趨勢,現在他們已經邁出了一大步。未來隨著生成式AI技術的發展,數據層面對AI的要求將會越來越高,不同類型數據之間的相互交流也將變得更加重要。

在深耕中國的35年里,甲骨文致力于將最新的技術帶到中國來。吳承楊說,“未來我們會持續深耕中國市場,同時幫助廣大出海客戶融入到全球化發展中去,這是我們一直以來的使命。”

責任編輯:龐桂玉 來源: 至頂網
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