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。”
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