当生成式 AI 以前所未有的速度重塑千行百业，一个根本性问题浮出水面：企业的数据准备好了吗？

许多企业在拥抱 AI 时发现，理想与现实之间隔着一道难以逾越的鸿沟。要想跨越理想与现实的差距，让 AI 真正扎根业务，首先需要厘清问题本质、掌握科学方法。

基于此背景， OceanBase 正式推出《OceanBase AI Data Infra解决方案白皮书》！

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我们通过实践观察发现，当前企业在数据与模型层面存在明显的 “割裂现象”，而这种割裂正持续阻碍 AI 技术在实际业务场景中落地。

• 数据孤岛化：结构化（数据库/表单）、半结构化（日志/ JSON XML ）、非结构化（文本/音视频/图像）数据分散存储，缺乏统一治理与语义关联。
• 模型失焦化：大模型依赖高质量的领域数据进行“喂养”，但数据孤岛导致输入质量参差不齐，使得模型输出频繁出现“幻觉”，偏离真实的业务场景。

传统“数据平台+ AI 工具”的工具链拼凑模式，因无法根治数据孤岛与模型漂移的深层矛盾，已难以支撑企业智能化转型。

面对挑战，OceanBase 致力于成为 GenAI 时代的一体化数据智能底座。

我们创新性地提出 DB-LLM-OPS 新范式，通过三位一体的协同架构打通“数据-智能-运维”闭环，实现数据价值与模型能力的指数级协同释放。

这背后，是 OceanBase 强大的技术优势在支撑：

• 多模态数据融合治理：打破“三明治”的底层重构。统一存储引擎：集成行存（TP 事务）、列存（AP 分析）、向量引擎（AI 检索）、文档引擎（JSON/XML）等多种存储模式，支持结构化、半结构化、非结构化数据同平台原生处理。
• 动态向量化与混合检索：AI 原生的数据处理范式。SQL+AI 一体化引擎，支持在单条 SQL 中嵌入向量检索，实现业务属性过滤与语义检索的原子化融合。
• 实时/批处理一体化：HTAP 架构的基因级进化。分布式资源隔离：通过列存副本+行存主副本设计，TP 负载（高并发交易）与 AP/AI 负载（向量检索、报表分析）物理隔离，避免资源争抢。

这份白皮书不仅系统阐释了 DB-LLM-OPS 的前沿范式，更提供了覆盖高级搜索、智能推荐、RAG 应用等场景的详尽解决方案与客户案例。

如果您正面临数据孤岛、模型幻觉、AI 应用开发周期长等挑战，这份白皮书将为您提供清晰的破局路径。

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