隨著人工智能大模型時代的蓬勃興起，數據世界的面貌正經歷著前所未有的變革。IDC的最新數據顯示，到2025年，非結構化數據將占據數據總量的九成以上，這一趨勢極大地推動了數據“向量化”革命的進程。

在搜索場景中，這一變革尤為顯著。傳統的關鍵詞搜索已逐漸讓位于向量搜索、語義搜索以及多模態混合搜索等新型搜索方式。例如，如今我們能在手機相冊中通過關鍵詞快速找到所需照片，這背后便是圖片數據向量化技術的功勞。

OceanBase（簡稱OB）的首席技術官楊傳輝指出，AI對數據庫的影響主要體現在兩個方面：一是通過數據提升AI模型的準確度，降低推理成本；二是將AI集成到數據庫中，實現SQL與AI的混合計算。這一雙向變革正促使數據庫向一體化的智能數據底座演進。

在此背景下，OB于今年5月宣布面向AI時代進行轉型，其云上數據庫OB Cloud成為了這一轉型的先鋒。OB Cloud憑借其分布式架構和高傳輸、低延時的特性，天然適配AI海量非結構化數據的處理需求。

零售科技公司伯俊科技在AI轉型過程中，首先選擇了構建基于RAG（搜索增強）的AI工具——AI通識助手。為了確保這一助手能夠切實發揮作用，伯俊科技針對四大業務場景進行了功能設計，包括銷售端的企業知識庫問答、后端人員的產品知識體系查詢、技術能力的快速掌握以及運維效率的提升。

然而，企業在搭建RAG場景時面臨著諸多挑戰。底層數據庫平臺的復雜性、開發平臺的集成與調試工作，以及多類型文檔的智能識別與切分等問題，都增加了RAG系統的搭建難度。OB Cloud通過其OceanBase PowerRAG服務，將這些流程統一封裝打包，為企業提供了一站式開箱即用的AI解決方案。

PowerRAG服務不僅強化了文檔搜索能力，還能對文檔的段落結構、表格、圖片采取不同的解析策略，構建AI可理解的知識源。這一服務已經成功應用于多個企業場景中，如in銀泰商業的智能問數平臺，實現了業務數據的實時溯源與查詢解讀。

向量能力成為了構建AI時代數據底座的關鍵。OB Cloud通過向量嵌入技術，將非結構化數據轉化為特征向量，進而實現高效的向量檢索。這一能力不僅提升了數據處理效率，還降低了存儲成本和性能成本。

OB Cloud的AI數據底座具備五大核心能力：多場景向量處理、快速開發運維、混合檢索與融合查詢、低成本高效益以及全面的數據庫能力。這些能力共同構成了OB Cloud在AI時代的核心競爭力。

在幫助企業實現AI規模化落地方面，OB Cloud建議采取三步走策略：首先從單場景切入，構建企業0-1的AI能力；然后進行漸進式擴展，拉上業務團隊共同探索AI應用；最后形成業務中臺，提供Agent、RAG一體化數據庫等能力，實現短平快的AI創新開發。

伯俊科技的AI轉型之路正是這一策略的真實寫照。從AI通識助手到AI導購數字員工的落地，伯俊科技逐步將AI能力融合到核心業務場景中。OB Cloud的一體化數據庫在這一過程中提供了全流程的支持，從業務適配性到架構耦合度，再到業務上下游的貫穿，都發揮了重要作用。

OceanBase副總裁兼公有云事業部總經理尹博學認為，云數據庫與AI天然契合。云數據庫的彈性擴展、成本優化等特性為AI工作負載提供了堅實底座，而AI對多模態數據的高效調用需求則推動了云數據庫強化向量檢索、多模融合等能力。隨著云數據庫的一體化趨勢加強，其與AI的融合將重塑企業的智能生產力。