随着人工智能大模型时代的蓬勃兴起，数据世界的面貌正经历着前所未有的变革。IDC的最新数据显示，到2025年，非结构化数据将占据数据总量的九成以上，这一趋势极大地推动了数据“向量化”革命的进程。
在搜索场景中，这一变革尤为显著。传统的关键词搜索已逐渐让位于向量搜索、语义搜索以及多模态混合搜索等新型搜索方式。例如，如今我们能在手机相册中通过关键词快速找到所需照片，这背后便是图片数据向量化技术的功劳。
OceanBase（简称OB）的首席技术官杨传辉指出，AI对数据库的影响主要体现在两个方面：一是通过数据提升AI模型的准确度，降低推理成本；二是将AI集成到数据库中，实现SQL与AI的混合计算。这一双向变革正促使数据库向一体化的智能数据底座演进。
在此背景下，OB于今年5月宣布面向AI时代进行转型，其云上数据库OB Cloud成为了这一转型的先锋。OB Cloud凭借其分布式架构和高传输、低延时的特性，天然适配AI海量非结构化数据的处理需求。
零售科技公司伯俊科技在AI转型过程中，首先选择了构建基于RAG（搜索增强）的AI工具——AI通识助手。为了确保这一助手能够切实发挥作用，伯俊科技针对四大业务场景进行了功能设计，包括销售端的企业知识库问答、后端人员的产品知识体系查询、技术能力的快速掌握以及运维效率的提升。
然而，企业在搭建RAG场景时面临着诸多挑战。底层数据库平台的复杂性、开发平台的集成与调试工作，以及多类型文档的智能识别与切分等问题，都增加了RAG系统的搭建难度。OB Cloud通过其OceanBase PowerRAG服务，将这些流程统一封装打包，为企业提供了一站式开箱即用的AI解决方案。
PowerRAG服务不仅强化了文档搜索能力，还能对文档的段落结构、表格、图片采取不同的解析策略，构建AI可理解的知识源。这一服务已经成功应用于多个企业场景中，如in银泰商业的智能问数平台，实现了业务数据的实时溯源与查询解读。
向量能力成为了构建AI时代数据底座的关键。OB Cloud通过向量嵌入技术，将非结构化数据转化为特征向量，进而实现高效的向量检索。这一能力不仅提升了数据处理效率，还降低了存储成本和性能成本。
OB Cloud的AI数据底座具备五大核心能力：多场景向量处理、快速开发运维、混合检索与融合查询、低成本高效益以及全面的数据库能力。这些能力共同构成了OB Cloud在AI时代的核心竞争力。
在帮助企业实现AI规模化落地方面，OB Cloud建议采取三步走策略：首先从单场景切入，构建企业0-1的AI能力；然后进行渐进式扩展，拉上业务团队共同探索AI应用；最后形成业务中台，提供Agent、RAG一体化数据库等能力，实现短平快的AI创新开发。
伯俊科技的AI转型之路正是这一策略的真实写照。从AI通识助手到AI导购数字员工的落地，伯俊科技逐步将AI能力融合到核心业务场景中。OB Cloud的一体化数据库在这一过程中提供了全流程的支持，从业务适配性到架构耦合度，再到业务上下游的贯穿，都发挥了重要作用。
OceanBase副总裁兼公有云事业部总经理尹博学认为，云数据库与AI天然契合。云数据库的弹性扩展、成本优化等特性为AI工作负载提供了坚实底座，而AI对多模态数据的高效调用需求则推动了云数据库强化向量检索、多模融合等能力。随着云数据库的一体化趋势加强，其与AI的融合将重塑企业的智能生产力。
