作者：Nipun Agarwal，MySQL 工程师。

原文：https://blogs.oracle.com/mysql/post/announcing-mysql-ai，September 17, 2025

爱可生开源社区翻译，本文约 1600 字，预计阅读需要 5 分钟。

引言

MySQL 是使用最广泛的开源数据库。30 多年来，它帮助企业运行业务关键型和可扩展的应用程序。对于富有远见的初创企业、中小型企业以及一些大型企业来说，MySQL 都是首选数据库。它凭借其可靠性和易用性赢得了全球信赖。

在我们庆祝 30 周年之际，我们很高兴地宣布推出 MySQL AI —— 它是 MySQL 企业版的一个选项，并提供内置的预测和生成 AI 功能，包括自动机器学习、内置 LLM 和向量存储，以便您可以使用熟悉的 MySQL 工具、框架和协议（如 MCP）和用户友好的开发环境 MySQL Studio 将 AI 融入您的内部代理应用程序中。

MySQL AI 支持多种本地代理工作流，例如，对存储在服务器上的银行交易进行金融欺诈检测、监控商店库存并预测商品需求、为客户预订旅行等等。您可以开发访问 MySQL 数据库或文件系统数据的 AI 应用程序，无需数据移动或复杂的集成，还可以选择将同一应用程序迁移到云端的 MySQL HeatWave，从而降低成本、提高性能、丰富功能并提高 LLM 质量。

以下是 MySQL AI 的关键组件。

生成式人工智能

生成式人工智能使用户能够从本地文件系统中的专有企业文档中提取准确且与上下文相关的信息，无需具备 AI 专业知识。它支持翻译、摘要等任务，或开发聊天机器人等应用程序。您可以轻松生成多种语言文档、报告和日志的简洁准确摘要，同时确保重要信息的私密性和安全性。内置的 LLM 采用获得专利的量化和缓存技术，以优化 CPU 上的执行速度。

MySQL AI 还使用 LLM 提供文本到 SQL 功能（又名 NL2SQL），让您以自然语言查询数据库内容，从而可以通过自然语言执行数据库查询。

向量引擎

MySQL AI 能够从本地文件系统中的文档创建向量，并将这些向量存储在 InnoDB 的向量存储中。向量存储的创建过程使用内置的嵌入模型，并针对 CPU 进行了优化。自动嵌入生成和内置的 LLM 功能让您能够搜索专有文档，获得准确且与上下文相关的答案，而无需将数据迁移到单独的向量数据库。向量处理功能支持使用原生 SQL 运算符进行语义搜索，其速度接近内存带宽，并可随核心数量扩展。

使用自动机器学习的预测性人工智能

MySQL AI 中的 AutoML 功能可帮助您训练、预测和解释分类、回归、预测、推荐、异常检测和主题建模模型。它可以自动执行常见的训练任务，例如算法选择、数据采样、特征选择和超参数优化，以便您可以轻松地在 MySQL 数据上使用 ML。

内置的 AutoML 功能支持跨多个行业的用例。例如，在金融领域检测指示欺诈活动的模式，在制造业分析传感器数据以预测或预防设备故障，在能源领域预测需求，或在零售业提供个性化产品推荐。

AutoML 与 GenAI 的结合实现了全新的用例。例如，一家高科技制造公司将其用于预测性维护和质量控制，如下图所示。工程师使用 AutoML 生成生产系统日志中异常条目的报告。然后，他们使用聊天界面来帮助确定问题的根本原因，而无需手动分析日志。这通过从专有的私有知识库中检索额外的上下文和相关信息，并向 LLM 提供增强提示以生成有用的答案来实现。

JavaScript 存储过程支持 GenAI

MySQL 原生支持数据库中的 JavaScript 存储程序。这使得开发人员能够使用提供的 GenAI API 编写与 MySQL 数据直接交互的 JavaScript 代码。此支持有助于使用 JavaScript 的字符串和 JSON 操作功能对提示进行预处理，并对 LLM 响应进行后处理，以执行情绪分析、摘要和上下文对话等任务。开发人员可以使用 JavaScript 的字符串和正则表达式功能构建增强型提示，或者处理 LLM 文本输出，甚至使用 JavaScript 将其转换为操作。

MySQL Studio

MySQL Studio 是 MySQL AI 的全新可视化界面，它提供了一个直观的集成环境，其中包含 SQL 工作表、用于查询向量存储中文档的聊天界面，以及用于开发 ML 和 GenAI 应用程序的交互式笔记本。交互式笔记本与 Jupyter 兼容，因此开发者可以导入现有笔记本用于 MySQL AI，也可以共享笔记本并协作开发 ML 和 GenAI 项目。

概括

MySQL AI 让开发者能够利用内置的机器学习、GenAI、LLM 和语义搜索功能，使用 MySQL 构建丰富的应用程序。他们可以从存储在本地文件系统中的文档创建向量。客户可以在本地部署这些 AI 应用程序，也可以将其迁移到 MySQL HeatWave，以获得更低的成本、更高的性能、更丰富的功能和最新的 LLM，而无需对应用程序进行任何更改。这让开发者能够灵活地在 MySQL EE 上构建应用程序，然后将其部署到本地或云端。

立即下载 Oracle E-Delivery 试用版^[1]。

观看以下视频

• MySQL Studio 简介^[2] 以及矢量存储和笔记本的使用
• 使用 MySQL AI 的模型上下文协议 (MCP) 服务器进行旅行 预订的演示^[3]

查看文档

• MySQL AI^[4]
• MySQL Studio^[5]

本文关键字：#MySQL #AI #MCP #翻译

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