全面融入AI 甲骨文融合数据库要做“Game Changer”

Oracle Database 23ai，从版本后缀的“g”、“c”，再到如今的“ai”，足以说明甲骨文在AI时代的信心与决心。从ChatGPT的一炮而红，到Sora的惊艳亮相，生成式AI让人们看到了智能世界的无限可能，这种跨越式的创新应用既改变了生活娱乐的交互和创作方式，也让企业看到了重塑商业价值的更多机遇，无论是应用开发还是配置部署、系统运维，亦或是业务的可持续性，都在AI技术的加持下焕发了新的生机。而这一切的背后，数据始终是创新的基石。这也是甲骨文最擅长的事情。

“企业关注的并不是要拥有多少大语言模型，而是如何去使用它们。Oracle数据库专注的是AI for Data，已经把生成式AI嵌入到了我们的企业应用软件中，包括Oracle Fusion Cloud Applications、NetSuite等产品，以及Cerner等行业应用。”甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨表示，“很多客户都将关键业务的数据放在Oracle数据库上，对于我们来说，把生成式AI使用好的唯一标准就是为客户带来了什么效果。”

甲骨文在研发方面的年均投入约为60亿美元，为基于AI的技术创新奠定了坚实基础。在长期支持的Oracle Database 23ai版本中，包含了Oracle AI Vector Search以及新增超过300个主要功能，能够帮助用户简化数据中的AI使用，加快应用开发并运行关键任务工作负载。例如，客户可以利用新的AI Vector Search功能，安全地将文档、图像和其他非结构化数据与私有业务数据结合搜索，而无需移动或复制这些数据。

随着数据类型和数据规范的复杂化，企业面临的数据库选择越来越多元，客户往往希望可以在数据库内解决数据问题，而不是在应用层面去处理，像一些云厂商会把向量数据库当作独立的产品，与其他数据库产品分开提供，这种方式相较融合的数据库来说，处理效率要低不少。如果是把数据层的问题简单化，把所有问题都堆在应用层去解决，那么在生成式AI到来之后，应用层的处理会更加疲于应对。

由于Oracle Database 23ai融合了AI Vector Search，就可以把业务数据和向量数据整合在一起，直接扩展出向量列，通过SQL的方式进行查找，省去了数据拷贝的过程，大幅提升了业务效率。客户可以轻松根据概念内容（而不是特定的文字、像素或数据值）来搜索文档、图像和关系数据。AI Vector Search使LLM可以使用自然语言界面查询私有业务数据，并帮助LLM提供更准确和更相关的结果。借助AI Vector Search，开发人员可以轻松地为新应用和现有应用添加语义搜索功能。通过在同一高性能数据库中存储和处理业务和向量数据，客户可以将AI Vector Search无缝集成到现有业务应用中，实现新的AI使用场景，并且不会影响数据安全性。

Oracle Database 23ai可以将AI算法引入到数据所在的位置，而不必将数据迁移到AI算法所在的位置。因此，AI可以在Oracle数据库中实时运行，提高AI的有效性、效率和安全性。展开来说，Oracle Database 23ai的AI特性体现在三个方面，一是面向数据的AI，包括Oracle AI Vector Search、Oracle Exadata System Software 24ai、OCI GoldenGate 23ai；二是加速应用开发，包括JSON Relational Unification、Graph Relational Unification、免费开发人员数据库；三是关键任务数据，包括Oracle Globally Distributed Database with RAFT、Oracle True Cache、In-Database SQL Firewall，可以在数据库融合AI能力，无需把业务数据调出交给第三方处理。

“Oracle Database 23ai以AI为重点，更关注AI怎样快速融入企业应用，能够真正落地。我们已经让客户在核心业务系统中附加了AI技术，发挥出更多的能力，受益者不仅有Oracle的老客户，还有很多新客户，相比单一数据库针对不同场景的组合和技能要求，我们的融合数据库有着显著的优势。”甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监李珈说。

通过Data for Dev App的理念，甲骨文把关系数据和对象数据整合在一起，在关系数据的表上可以设计任意数量的JSON视图，JSON开发者就不再需要动用SQL，SQL开发者可以直接用JSON的模式进行整个数据库的访问和使用，得到SQL的应用，适用于多种知识库。对于一些复杂应用来说，甲骨文的Lock-free可以在数据活动时先不锁定，等到提交时再锁，保障长时间运行的交易性能不受影响，同时，还会根据交易优先级进行排序。

此外，甲骨文还让关键任务的系统架构更简单、易于扩展，包括在全球分布式数据库支持RAFT，满足了企业出海等各种业务诉求。作为一种内存中、始终一致、应用程序透明的高性能中间层缓存，Oracle True Cache缩短了应用程序响应时间，减少了数据库服务器的负载。与其他中间层缓存不同，True Cache数据在每个时间点都会自动保持事务一致性。True Cache并不需要开发人员编写代码来填充和管理缓存中的数据，使得在应用程序和数据库之间部署变得更加容易。在True Cache中，提供了所有Oracle SQL、JSON和Graph查询功能，并且支持数据库中的SQL防火墙、实时SQL计划管理等功能。

利用新的SQL嵌入函数，客户能够把符合标准的模型部署在甲骨文的数据库中，借助后者的CPU数据库引擎进行向量化，使用者只需掌握SQL就能满足AI的开发要求，实现SQL的嵌入、向量化、查找和展示，让AI技术更快地落地到企业应用中。OCI GoldenGate 23ai支持跨云数据存储，实现异构数据集成和高可用性。GoldenGate 23ai提供了新的功能，支持在异构向量存储之间实时复制向量。GoldenGate23ai还支持企业将现有数据库的数据复制到Oracle Database 23ai，以低风险的方式快速将AI引入所有数据，并对其进行向量化和索引，实现快速AI搜索。

据了解，Oracle Database 23ai会在基于Oracle Exadata Database Service、Oracle Exadata Cloud@Customer和Oracle Base Database Service的Oracle云基础设施远程软件服务 （Oracle Cloud Infrastructure, OCI)上, 以及Oracle Database@Azure上提供。在Exadata上，已经支持向量数据之间的卸载（Offloading）。

通过支持Select AI，使用者可以用自然语言的方式与数据库交互，做到“文生SQL”实现查询，原厂支持使得这项功能在性能、准确度等方面均有较好的体验。结合Cohere和Llama的技术能力，OCI的生成式AI应用还有更多可能性，例如APEX可以让SQL编程更简单。借助融合数据库，任何形式的数据在任何环境、任何时候都能通过AI衍生出的SQL能力实现各类的业务功能。此外，客户还可以把Oracle Digital Assistant与HCM等行业应用整合，满足特定的场景需求。

用甲骨文的话说，Oracle Database 23ai是一个“改变游戏规则”版本，该长版本将支持长达十年的服务时间。“一方面，我们持续将最新的技术和产品带到中国市场，另一方面，我们也在帮助越来越多的中国企业迈向出海之路，融入全球化的发展中。”吴承杨谈到，“这一切源于甲骨文专注于企业级的IT技术，安全、稳定、可靠、先进。今年是甲骨文在中国的35周年，我们将会持续深耕中国市场。”