OceanBase 在 AI 场景实践并落地

以下是 OceanBase 在 AI 场景中的实践并落地案例汇总，涵盖数据支撑、AI 应用集成、企业落地三类场景，体现其在 大模型训练数据管理、AI Agent 支撑、向量索引联动 等方面的优势。

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一、AI 数据治理与训练集管理

场景：统一管理非结构化+结构化数据，支撑大模型训练前的“数据工程”阶段。

子场景	OceanBase 优势
数据资产汇聚（日志、业务数据）	强一致 + 分布式架构，海量数据稳定归集
标注数据存储	表结构灵活、事务支持，便于构建 AI 标注平台后端
训练数据版本管理	多租户 + 分区表能力，适用于多场景数据版本切换

实践案例：

某政企AI平台使用 OceanBase 构建数据资产平台，集中管理 10TB+ 结构化数据与标签数据，支撑 NLP 模型训练与微调，结合 OSS 做冷数据下沉。

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二、AI Copilot / Agent 系统中作“知识存储层”

场景：基于 Agent / Copilot 系统，OceanBase 存储“上下文任务、记忆体、用户画像、指令链条”等信息。

Agent 模块	OceanBase 承担职责
MemoryManager	存储长期对话历史、用户偏好、任务上下文
WorkflowStore	存储 Agent 链式执行的历史任务流程、指令序列
SessionStore	多租户场景下存储用户会话、token 消耗等数据

实践案例：

某银行智能客服 Copilot 项目采用 OceanBase 存储千级并发的客服上下文数据，结合 LLM 响应生成精准回复，保持数据稳定性和审计一致性。

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三、与向量数据库（如 Milvus）混合使用：RAG 系统落地

场景：OceanBase 管理原始文档元信息、权限体系、摘要，Milvus 管理向量，组成企业级 RAG 系统。

模块	作用	数据落地位置
文档元信息管理	存储文档 ID、分类、权限、标题	OceanBase（结构化）
文档摘要生成	存储 LLM 生成摘要、热度等指标	OceanBase
文档向量存储	存储 embedding 向量	Milvus / Faiss
检索后排序	对多个文档结果进行打分排序，含日志记录	OceanBase

实践案例：

某头部制造企业知识库检索系统，采用 Milvus + OceanBase 构建 Hybrid RAG，OceanBase 存储文档结构 + 权限，Milvus 提供语义召回，显著提升查准率。

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四、AI 驱动的数据分析：AIA + OBProxy

场景：结合 AI Agent 与 SQL Proxy（如 OBProxy），实现自然语言分析、自动洞察。

组件	作用
NL2SQL	将自然语言转为结构化查询 SQL
OBProxy	负责 SQL 路由、解析、权限控制
OceanBase	存储所有业务数据，返回分析结果

实践案例：

某中型电商公司部署 OceanBase 作为数据仓库，结合 AIA 工具实现“老板问一句，系统给图表”的 BI 能力，自动解析 NL2SQL 并查询 OceanBase。

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五、私有部署、金融级合规、安全优势落地 AI 平台

安全需求	OceanBase 解决方案
多租户隔离	原生多租户架构，支持租户级 ACL、资源限制
数据审计	日志完备，结合审计系统记录所有读写行为
权限细粒度控制（表/列/视图）	支持基于角色的权限模型（RBAC）和视图授权控制
高可用 & 容灾	支持三副本部署、跨 AZ 容灾，保障 AI 系统 7×24 稳定运行

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总结：OceanBase 在 AI 场景中具备如下优势

能力维度	OceanBase 亮点
数据支撑能力	海量高并发、多租户支持、事务一致，适配大模型训练与 RAG 体系
集成能力	易于与 AI Agent、LLM、向量库等对接
安全与合规	银行级安全策略、审计机制，可支持监管要求高的 AI 平台
成本优化	支持冷热分层存储、分布式横向扩展，适配企业自建算力场景
私有部署灵活性	适用于政企、金融、电信等行业的本地化部署与运维