Oracle AI Database 26ai：用大白话讲透这款“会自己思考的数据库”

最新推荐文章于 2025-12-04 15:25:15 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 15:25:15 发布 · 927 阅读

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#数据库 #oracle #人工智能

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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！

前情提要：为啥要聊26ai？

之前咱们简单介绍过Oracle AI Database 26ai——它是Oracle最新出的数据库，最大特点是“AI原生”，简单说就是数据库自己会AI，不用再外挂AI工具。今天咱们换个更接地气的方式，聊聊它到底解决了啥实际问题，普通人（非技术大佬也能懂）怎么用它，以及企业为啥要花心思研究它。

一、先抛痛点：传统数据库+AI，为啥总“拧巴”？

要理解26ai的价值，先想想咱们平时用数据库和AI的麻烦：

场景1：电商推荐商品——“数据搬砖工”的痛

假设你是电商公司的DBA，老板让你做个“猜你喜欢”的推荐功能。传统做法是：

从数据库导出用户浏览记录、购买历史（结构化数据，比如“用户A买了手机”）；
再从文件服务器导出用户评论、商品图片（非结构化数据，比如“用户B说‘这手机续航差’”“商品图是红色”）；
把这两堆数据喂给外面的AI平台（比如Python+TensorFlow），训练一个推荐模型；
模型跑完结果，再导回数据库，才能给用户展示推荐。

麻烦在哪？ 数据搬来搬去（ETL）耗时间，还容易丢；AI模型训练慢，老板催着上线，你却卡在数据同步上……

场景2：银行风控——“AI黑盒”的信任危机

银行要查“异常转账”，比如“凌晨3点转10万给陌生账户”。传统做法是：

数据库导出交易记录，AI平台用模型分析，输出“风险等级”；
但银行不敢全信AI结果——万一模型偷偷记住了用户隐私？万一数据在传输中被黑客截获？

麻烦在哪？ 数据出库有风险，AI结果不可控，合规部门天天盯着“数据主权”……

场景3：小公司搞AI——“找人难，成本高”

小公司想做个“客户评论情感分析”（判断评论是好评还是差评），需要：

招数据科学家（月薪3万+）；
买GPU服务器（贵，还得维护）；
教DBA用Python写AI代码（DBA只会SQL，学不会就摆烂）。

麻烦在哪？ AI门槛高，小公司玩不起，大公司也嫌麻烦……

二、26ai是啥？——用“智能厨房”打个比方

26ai的核心思路很简单：把AI“种”在数据库里，让数据不用动，AI直接在数据旁边干活。

咱们把数据库比作“厨房”，数据就是“食材”（用户信息、订单、评论、图片等），AI就是“厨师”：

传统数据库：厨房和厨师是分开的。食材得从厨房搬到厨师的房间，厨师做完菜再端回厨房。搬来搬去费时间，食材还可能洒了（数据丢失）。
26ai：厨房自带厨师！食材不用动，厨师直接在厨房切菜、炒菜、端菜——数据在数据库里，AI就在数据库里分析、计算、出结果。

具体咋“种”AI？三个核心能力，用大白话解释：

1. “万物皆可搜”：不用管数据是啥格式，都能精准找到

数据库里不仅有表格（比如“用户表”“订单表”），还有图片、评论、语音这些“乱七八糟”的数据。26ai有个“AI向量搜索”功能，相当于给每种数据都贴了个“智能标签”：

比如用户评论“手机续航差，发热严重”，AI会把它转换成一串数字（叫“向量”），代表它的“语义含义”；
商品图片“红色手机壳”，也会被转换成另一串数字；
当你想搜“续航差+红色配件的商品”，AI直接对比这些数字，秒找出相关的评论和图片，连数据格式都不用管。

好处：以后查数据不用分“结构化”“非结构化”，直接说“我要找XX相关的所有东西”，AI帮你搞定。

2. “数据库里的小助手”：不用写代码，AI帮你处理复杂任务

26ai里有个“代理式AI”（Select AI Agent），相当于数据库里的“智能实习生”。你给它下个指令，它自己就能完成多步操作：

比如你说：“帮我查查最近一周，订单金额超过1万的客户，他们最近有没有在评论区吐槽物流慢，有的话给我列出来。”
传统做法：DBA写3条SQL查订单，再写2条查评论，最后手动关联结果。
26ai做法：直接把这个需求丢给“代理式AI”，它自己查订单表、评论表，分析评论关键词，最后生成结果表格给你。

好处：DBA不用学Python，业务人员不用求数据科学家，用自然语言（人话）就能让AI干活。

3. “数据不出门，AI也能学”：企业数据更安全

很多企业不敢用外部AI，怕数据泄露。26ai支持“本地部署”（比如装在公司自己的服务器上，甚至本地机房），数据全程不离开数据库：

AI模型训练用的是企业自己的数据（比如客户评论、交易记录），模型也部署在企业内部，相当于“数据在保险箱里，AI在保险箱里学习”。
还支持“私有AI工厂”：企业可以把自己的AI模型（比如专门分析金融数据的模型）打包成“小盒子”，放进26ai里运行，别人看不到模型细节。

好处：合规部门放心，老板不用担心“数据被拿走”。

三、真刀真枪用起来：从“装数据库”到“解决实际问题”

光说不练假把式，咱们用两个常见场景，看看26ai咋落地。

场景1：电商“猜你喜欢”——从导数据到直接出结果

目标：让用户打开APP，首页直接推荐“他可能喜欢的商品”。

以前咋做（传统方式）：

导用户数据（浏览记录、购买历史）到AI平台；
导商品数据（图片、描述、评论）到AI平台；
训练模型，生成推荐列表；
把结果导回数据库，APP才能展示。
耗时：至少3天，中间可能因为数据格式不对、传输丢失返工。

用26ai咋做：

数据准备好：用户表（结构化）、商品图片/评论（非结构化）都存在26ai数据库里；
给数据打标签：用AI把商品评论转换成“向量”（比如“续航久”对应一串数字，“红色”对应另一串数字）；
建“智能索引”：就像书的目录，AI给这些向量建了个“智能目录”，找相似数据更快；

写条SQL搞定推荐：

-- 查用户A可能喜欢的商品：找和他浏览过的商品“语义相似”的
SELECT g.name, g.price
FROM goods g
WHERE SEMANTIC_SIMILARITY(g.embedding, vector_embedding('用户A浏览过的商品描述', 'AI模型')) > 0.8
ORDER BY similarity DESC
LIMIT 10;

结果：半天搞定，数据不用搬，推荐实时更新，老板当场夸你会办事。