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不知道你們有沒有遇到過，在我們一些實際落地的AI項目中，雖然前期“Demo 很驚艷，但上線后卻無人問津”。你們有沒有想過問題究竟在哪？今天我將從企業級 AI 應用的真實場景切入，并通過一個Demo構建，探討 AI 在數據層的真正需求，以及企業應如何構建合適的數據底座來支撐真實的 AI 應用。如果對你有所幫助，記得告訴身邊有需要的人。
一、超預期的真實業務需求
研究表明，許多AI項目在演示階段效果驚艷，但上線后卻無人問津。核心問題在于真實業務場景的復雜性遠超預期——用戶需求往往融合多維度要素，而非簡單的單點查詢。例如：
用戶可能請求：“找到類似這張圖片的布藝沙發，價格低于8000元，適合女性使用，且朝陽區附近有銷售點。”
或更復雜的業務場景：“篩選北京地區近三個月購買過家居產品的客戶，優先向庫存量大的SKU發放涉及配送問題的優惠券。”
這類請求需同時處理圖像匹配、價格過濾、地理位置約束、用戶畫像分析等多模態數據。傳統RAG或Agent方案常因數據孤島和檢索維度單一而失效，根源在于企業數據割裂：結構化數據（價格、庫存）與非結構化數據（文本、圖像）分離存儲，導致混合檢索效率低下。
??二、問題剖析：數據孤島與檢索天花板??
企業AI應用的核心瓶頸是數據的割裂性：
??數據多樣性常態??：產品信息包含圖片、參數、評價等多模態內容；交易數據涉及金額、時間、地點；用戶數據涵蓋行為、畫像等。
??查詢復雜性必然??：真實場景需融合語義相似度、數值區間、空間位置等多條件檢索。例如：圖像匹配+庫存狀態+用戶偏好，或關鍵詞搜索+時間范圍+關聯推薦。
??傳統方案局限??：
- 向量數據庫擅長文本相似度，但難以關聯結構化數據（如價格區間）。
- 多系統拼接（SQL+向量API）導致低效和一致性風險。
??解決方案：融合AI數據層架構??
為破解上述問題，??一體化AI數據底座??成為關鍵技術方向。其核心是通過統一存儲和檢索引擎，支持多模態數據（文本、圖像、結構化字段）的混合負載：
統一數據層優勢??：
- 多模態融合：圖像、文本向量與JSON/空間數據統一存儲。
- 混合檢索：單條SQL實現語義相似度、屬性過濾、空間查詢。
- 架構簡化：減少跨系統同步，提升實時性與一致性。
??三、實戰：構建多模態混合檢索Agent??
以下Demo展示基于真實場景的實現：
??場景設計??
用戶多輪對話示例：
“推薦類似圖片的布藝沙發，價格<10000元，有優惠政策。”
“產品維護手冊詳情？”
“再買一款相似但更大的沙發。”??技術選型??
- ??融合數據層??：OceanBase（支持向量、JSON、空間數據類型）。
- ??開發框架??：LangGraph（靈活工作流編排）。
- ??模型??：國內多模態嵌入模型。
??方案設計??
核心流程：
- ??條件抽取??：LLM解析用戶請求，生成結構化過濾條件（材質、價格、圖像向量）。
- ??混合檢索SQL??：單語句融合向量相似度、屬性過濾和空間查詢：
SELECT cosine_distance(image_vector, [圖片向量]) AS img_similarity, cosine_distance(description_vector, [文本向量]) AS text_similarity, ...
FROM products
WHERE style='布藝' AND price<=10000
ORDER BY img_similarity ASC LIMIT 3; 
- ??工作流整合??：LangGraph協調意圖識別、檢索與結果生成。
??測試效果??
- 用戶輸入與Agent處理過程：
- 輸出結果：精準匹配圖像、價格與位置條件的產品推薦：
?ps：完整的示例代碼我已為大家準備好了，建議朋友們都跑一下，能更好幫助各位加速企業AI項目落地。粉絲朋友自取：《【實戰代碼】OceanBase 多模態產品推薦系統》?
四、擴展：兼容傳統RAG場景??
融合數據層不替代傳統方案，而是無縫集成：
- ??知識庫RAG兼容性??：存儲產品手冊向量，關聯結構化數據檢索：
SELECT chunk_content, cosine_distance(chunk_vector, ?) AS similarity
FROM products_docs
WHERE product_id=? AND similarity<=0.8
ORDER BY similarity ASC LIMIT 3; 
- ??低代碼平臺支持??：OceanBase PowerRAG簡化開發（預覽版）：
筆者總結：?
融合AI數據層（如OceanBase）通過四大優勢推動企業AI落地：
- ??架構極簡??：統一SQL接口替代多系統粘合，降低開發復雜度。
- ??檢索高效??：多模態混合檢索提升相關性（語義+精確過濾）。
- ??實時一致??：事務保障避免數據延遲風險。
- ??企業級擴展??：高可用、分布式架構支撐海量數據。
傳統數據庫廠商正借此實現AI時代轉型——一體化數據底座不僅是技術優化，更是釋放AI商業潛力的核心引擎。好了，今天的分享就到這里，點個小紅心，我們下期見。
|入門的開始：Linux基本指令(2))
