Oracle AI Database 26ai 技术研究性详解教程：AI原生数据库的架构创新与实践落地

AI时代的数据库领域宠儿：甲骨文公司的AI数据库软件

本文章仅提供学习，切勿将其用于不法手段！

​摘要​

Oracle AI Database 26ai 是甲骨文推出的AI原生数据库旗舰版本，标志着数据库从“被动数据存储”向“主动智能业务引擎”的转型。本教程从技术架构、核心功能、实战部署、性能优化到安全防护，系统解析26ai的技术细节与落地路径，旨在帮助技术团队掌握AI与数据库深度融合的核心能力，为企业AI转型提供可复用的工程实践。

​一、产品定位与战略价值：从“AI for Applications”到“AI for Data”​​

1.1 技术定位

26ai 是 Oracle 23ai 的长期支持（LTS）升级版，核心战略是 ​​“将AI能力原生嵌入数据管理全链路”​，而非通过外部LLM+数据库的“拼接方案”。其目标是通过“AI for Data”架构，让企业在不移动数据的前提下，直接基于私有数据训练/部署AI模型，解决传统方案中数据孤岛、延迟高、安全风险三大痛点。

1.2 核心价值主张

• ​消除数据移动成本​：非结构化数据（文本/图像/音视频）与结构化数据统一存储于数据库，AI处理无需ETL到外部系统；
• ​降低AI应用门槛​：通过SQL扩展、无代码Agent构建器，让DBA/业务人员可直接开发AI功能；
• ​保障数据主权与安全​：私有数据不出域，支持本地部署（Exadata/OCI）与多云（AWS/Azure/GCP）合规架构。

​二、核心架构创新：三层协同的AI原生设计​

26ai 的架构围绕“数据-计算-AI”深度融合设计，分为基础设施层、AI能力层、应用使能层，实现从数据存储到智能决策的端到端闭环。

2.1 基础设施层：云原生与开放生态底座

• ​多云/本地灵活部署​：支持OCI、AWS Outposts、Azure Stack HCI、本地Exadata及Oracle Linux环境，适配混合云架构；
• ​开放表格式兼容​：原生支持Apache Iceberg，通过统一元数据目录（Autonomous Database Catalog）管理跨源数据（关系型数据库、数据湖、NoSQL），实现“一次定义，多处访问”；
• ​量子安全加密​：采用NIST批准的ML-KEM算法，对传输中数据（TLS 1.3+量子安全套件）和静态数据（透明数据加密TDE）进行后量子加密，抵御未来算力攻击。

2.2 AI能力层：原生嵌入的四大核心引擎

2.2.1 AI向量搜索引擎（Vector Search Engine）

• ​功能定位​：将非结构化数据（文本/图像/音频）转换为低维向量（通过vector_embedding() SQL函数或外部嵌入模型），与关系型/JSON/图数据联合查询，支持语义级检索。
• ​技术细节​：
  • 向量索引支持IVF-PQ、HNSW等算法，索引创建速度较传统方案提升3倍；
  • 支持混合查询：WHERE text_column Vector Cosine Similarity(vector_embedding('query text')) > 0.8，实现“结构化条件+语义相似性”联合过滤。

2.2.2 代理式AI引擎（Agentic AI Engine）

• ​核心组件​：Select AI Agent框架与Private Agent Factory。
  • ​Select AI Agent​：在数据库内直接运行多步骤AI智能体，支持“查询-推理-执行”闭环（如“分析销售数据异常→生成诊断报告→触发库存调整SQL”）；
  • ​Private Agent Factory​：将AI模型（如PyTorch/TensorFlow）打包为容器，在私有环境中部署，模型训练/推理全程不离开数据库，满足金融、医疗等行业合规要求。

2.2.3 LLM集成引擎（LLM Integration Engine）

• ​模型支持​：兼容主流LLM（ChatGPT、Gemini、Llama、OCI Generative AI），通过模型上下文协议（MCP）​​ 实现检索增强生成（RAG）。
• ​落地场景​：
  • 自然语言转SQL：SELECT * FROM sales WHERE product_name RAG '高端智能手机'，自动解析意图并生成精准SQL；
  • 文档智能问答：基于企业私有知识库（存储于数据库）生成答案，避免LLM幻觉问题。

2.2.4 自动化数据标注引擎（Automated Annotation Engine）

• ​功能​：针对未标注存量数据，通过弱监督学习+主动学习自动生成标注（如供应链订单分类、客户反馈情感标签），存储于数据库字典表，供LLM/嵌入模型训练使用。

2.3 应用使能层：低代码开发与智能运维

• ​开发工具链​：
  • ​SQL扩展​：新增VECTOR数据类型、AI_SEARCH函数、AGENT语法，支持原生AI查询；
  • ​APEX AI Builder​：低代码界面，拖拽式构建AI应用（如语义搜索前端、智能客服）；
• ​智能运维​：集成Oracle Enterprise Manager，实时监控AI工作负载（向量索引大小、Agent推理延迟、LLM token消耗），自动预警性能瓶颈。

​三、实战部署：从环境搭建到容器化运行​

3.1 部署模式选择

部署模式	适用场景	核心配置要求
OCI云托管	快速上线、免运维	OCI Compute实例（≥8核32GB内存）
本地Exadata	金融/政府等强数据主权需求	Exadata X9M及以上，SmartScan启用
Kubernetes	混合云/微服务架构	Kubernetes 1.26+，CSI存储插件

3.2 容器化部署实战（Kubernetes环境）

以Oracle Container Registry提供的database/free:latest镜像为例，演示如何在K8s中部署支持AI功能的数据库实例。

3.2.1 前置准备

• 安装Kubectl、Helm，配置OCI容器仓库访问权限；
• 创建持久化存储类（Persistent Volume Claim），用于数据库数据持久化：

  apiVersion: v1
  kind: PersistentVolumeClaim
  metadata:
    name: oracle-data-pvc
  spec:
    accessModes:
      - ReadWriteOnce
    resources:
      requests:
        storage: 100Gi
    storageClassName: oci-block-storage

3.2.2 Helm Chart部署

使用Oracle提供的Helm Chart简化部署：

# 添加Oracle Helm仓库
helm repo add oracle https://oracle.github.io/helm-charts
helm repo update

# 创建values.yaml配置AI功能参数
cat <<EOF > ai-db-values.yaml
database:
  edition: free
  aiFeatures:
    vectorSearch: enabled
    agentFactory: enabled
storage:
 PVC:
    enabled: true
    size: 100Gi
networking:
  service:
    type: LoadBalancer
    port: 1521
EOF

# 部署数据库实例
helm install oracle-ai-db oracle/database --version 26.2.0 --values ai-db-values.yaml

3.2.3 验证AI功能

• 检查Pod状态：kubectl get pods -l app=oracle-ai-db；
• 连接数据库：sqlplus sys/YourPassword@oracle-ai-db-oracle-ai-db-svc.default.svc.cluster.local:1521/ORCLCDB as sysdba；
• 创建向量索引测试：

  CREATE TABLE product_docs (
    id NUMBER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
    title VARCHAR2(256),
    content CLOB,
    embedding VECTOR(768)  -- 定义768维向量列
  );
  
  -- 插入数据并生成向量（使用内置嵌入模型）
  INSERT INTO product_docs (title, content, embedding)
  VALUES ('AI Database Guide', 'Oracle 26ai supports vector search...', 
          vector_embedding(content, 'OCI_EMBED_TEXT'));
  
  -- 创建向量索引
  CREATE INDEX idx_product_embedding ON product_docs(embedding)
  INDEXTYPE IS OCI_INDEX TYPE VECTOR_INDEX PARAMETERS ('DIMENSION=768');

​四、核心功能深度实践：AI与SQL的融合开发​

4.1 AI向量搜索实战：跨模态语义检索

​场景​：电商平台需要基于商品描述（文本）和用户评论（图像/文本）进行语义搜索，返回相关商品。

步骤1：数据准备

• 商品表products（结构化数据：ID、名称、价格）；
• 商品描述表product_descriptions（非结构化文本：商品ID、描述内容）；
• 用户评论表user_reviews（多模态：评论ID、商品ID、文本评论、评论图片）。

步骤2：向量转换与索引创建

-- 将商品描述转换为向量
ALTER TABLE product_descriptions ADD (embedding VECTOR(384));
UPDATE product_descriptions SET embedding = vector_embedding(description, 'OCI_EMBED_TEXT');

-- 创建向量索引
CREATE INDEX idx_desc_embedding ON product_descriptions(embedding);

-- 将用户评论图片转换为向量（需先上传图片至数据库BLOB字段）
ALTER TABLE user_reviews ADD (image_embedding VECTOR(384));
UPDATE user_reviews SET image_embedding = vector_embedding(image_blob, 'OCI_EMBED_IMAGE');

步骤3：跨模态联合查询

检索与“高性能笔记本电脑”语义相似的商品，并关联用户评论图片相似度：

SELECT p.id, p.name, p.price,
       SEMANTIC_SIMILARITY(pd.embedding, vector_embedding('高性能笔记本电脑', 'OCI_EMBED_TEXT')) AS desc_similarity,
       SEMANTIC_SIMILARITY(ur.image_embedding, vector_embedding('laptop_image.jpg', 'OCI_EMBED_IMAGE')) AS image_similarity
FROM products p
JOIN product_descriptions pd ON p.id = pd.product_id
LEFT JOIN user_reviews ur ON p.id = ur.product_id
WHERE SEMANTIC_SIMILARITY(pd.embedding, vector_embedding('高性能笔记本电脑', 'OCI_EMBED_TEXT')) > 0.7
ORDER BY (desc_similarity * 0.6 + COALESCE(image_similarity, 0) * 0.4) DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

4.2 代理式AI实战：自动订单异常处理

​场景​：电商系统需自动检测订单异常（如金额突增、地址变更频繁），生成诊断报告并触发处理流程。

步骤1：创建Select AI Agent

CREATE AGENT order_anomaly_agent
  USING 'oci-generative-ai-medium'  -- 使用OCI生成式AI模型
  WITH PARAMETERS (
    prompt => '你是一个订单风控专家，分析以下订单数据异常原因，并生成处理建议。数据：{orders}',
    output_format => 'JSON'
  );

-- 授权Agent访问订单表
GRANT EXECUTE ON order_anomaly_agent TO order_manager;

步骤2：调用Agent执行多步骤推理

DECLARE
  v_orders CLOB;
  v_result JSON_OBJECT_T;
BEGIN
  -- 查询异常订单数据
  SELECT JSON_ARRAYAGG(JSON_OBJECT('order_id' VALUE id, 'amount' VALUE amount, 'address' VALUE shipping_address))
  INTO v_orders
  FROM orders
  WHERE amount > 1000 AND shipping_address != billing_address;

  -- 调用Agent分析
  v_result := order_anomaly_agent(v_orders);

  -- 解析结果并触发处理（如发送邮件、冻结订单）
  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('异常原因：' || v_result.GET_STRING('reason'));
  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('处理建议：' || v_result.GET_STRING('suggestion'));
END;
/  

​五、性能优化策略：AI工作负载的数据库调优​

5.1 向量索引优化

• ​索引类型选择​：
  • 高维稀疏数据（如文本嵌入）：优先使用HNSW索引，查询速度快但内存占用高；
  • 低维稠密数据（如图像特征）：使用IVF-PQ索引，平衡查询速度与存储成本。
• ​索引参数调优​：通过VECTOR_INDEX_PARAMETERS调整ef_construction（构建精度）、M（聚类中心数），例如：

  CREATE INDEX idx_high_dim_vector ON high_dim_data(embedding)
  INDEXTYPE IS OCI_INDEX TYPE VECTOR_INDEX
  PARAMETERS ('DIMENSION=1024, ALGORITHM=HNSW, EF_CONSTRUCTION=200, M=16');

5.2 内存与并行配置

• ​SGA/PGA调整​：AI查询涉及向量计算，需增大SGA（缓存向量数据）和PGA（并行计算内存）：

  ALTER SYSTEM SET SGA_TARGET=8G SCOPE=BOTH;
  ALTER SYSTEM SET PGA_AGGREGATE_TARGET=4G SCOPE=BOTH;

• ​并行查询启用​：对大规模向量检索启用并行执行，加速计算：

  ALTER SESSION FORCE PARALLEL QUERY PARALLEL 8;

​六、安全防护体系：数据主权与AI模型安全​

6.1 数据安全

• ​静态加密​：TDE透明数据加密，默认启用AES-256加密数据文件、Redo日志、控制文件；
• ​动态加密​：OCI网络加密（TLS 1.3+量子安全套件），防止传输中数据被窃听；
• ​访问控制​：基于角色的细粒度权限（RBAC），例如限制VECTOR_SEARCH权限仅开放给分析师角色：

  CREATE ROLE vector_analyst;
  GRANT SELECT ON product_descriptions TO vector_analyst;
  GRANT EXECUTE ON vector_embedding TO vector_analyst;

6.2 AI模型安全

• ​模型隐私保护​：Private Agent Factory部署的模型在私有容器中运行，模型权重不暴露；
• ​输入数据过滤​：对AI Agent输入进行敏感信息脱敏（如信用卡号、身份证号），防止数据泄露；
• ​对抗样本防御​：对向量搜索输入添加噪声扰动，抵御对抗性攻击导致的检索偏差。

​七、应用场景与行业案例​

7.1 金融行业：智能风控与客户画像

• ​场景​：银行需分析客户交易流水（结构化）、客服对话（文本）、合同扫描件（图像）中的风险信号。
• ​26ai落地​：通过向量搜索关联多模态数据，Agent自动生成风险报告，响应时间从小时级缩短至分钟级。

7.2 医疗行业：医学影像与病历智能分析

• ​场景​：医院需检索相似病例（文本病历）与医学影像（CT/MRI图像），辅助医生诊断。
• ​26ai落地​：将影像转换为向量存储于数据库，与结构化病历联合查询，检索准确率提升40%。

​八、未来展望：AI与数据库的融合演进​

Oracle AI Database 26ai 的发布标志着数据库从“数据底座”向“智能中枢”的跨越。未来演进方向包括：

• ​多模态AI原生支持​：直接处理视频、3D点云等更复杂非结构化数据；
• ​自治AI数据库​：通过AI自动优化索引、调优查询、修复故障，实现“零人工干预”；
• ​边缘AI集成​：在边缘设备部署轻量级AI功能，支持低延迟实时处理（如工业物联网设备数据）。

​总结​

Oracle AI Database 26ai 的核心技术价值在于​“原生”​——AI能力不是附加模块，而是深度嵌入数据库内核，实现数据与AI的无缝协同。通过本教程的技术解析与实战演练，技术团队可掌握其架构设计、部署方法与开发实践，为企业构建“数据不动，智能涌现”的AI原生应用提供坚实基础。未来，随着AI与数据库的进一步融合，26ai将成为企业智能化转型的核心引擎。

​参考资料​：

• Oracle AI Database 26ai 官方文档：Oracle AI Database Documentation
• OCI Generative AI 服务：OCI Generative AI
• Apache Iceberg 集成指南：Oracle Iceberg Support

注：本文仅用于教育目的，实际渗透测试必须获得合法授权。未经授权的黑客行为是违法的。