五一假期，老鱼的朋友圈被Oracle 23ai的消息给刷爆了!没错，自2013年Oracle 12数据库开始使用的“c”系列已经退出历史舞台，取而代之的是“ai”。

　　有评论说，Oracle 23ai这是拳打新兴分布式数据库，脚踢缓存/文档数据库，AI火力全开，有点one-for-all的感觉。事实上，这就是甲骨文一直在强调的融合数据库。

　　就在这几天，沉寂已久的甲骨文中国罕见的在北京国贸办公室搞了一场小型媒体沟通会，会议主角是Oracle 23ai，最关键的字眼是“AI”。

　　甲骨文副总裁及中国区董事总经理吴承杨

　　老鱼有幸在甲骨文中国的沟通会现场，从甲骨文的两位大佬——甲骨文副总裁及中国区董事总经理吴承杨，以及甲骨文中国区技术咨询部高级总监李珈那里，探听到了一些不一样的内容。

　　吴承杨一上来就提出了一个灵魂拷问：“数据的问题，到底该在哪儿解决?”他的回答铿锵有力：“数据层!”这再次印证了Oracle的一贯理念：融合、简化，让数据问题在数据层就得到解决，不给应用层添堵。

　　甲骨文中国区技术咨询部高级总监李珈

　　李珈则详细介绍了这个名为Oracle 23ai的新版本。为啥叫23ai?原来，这个版本的重头戏就是突破性的AI技术。这种变革，主要体现在三个方面：AI for Data、数据开发，以及数据关键任务的进一步增强。

　　Oracle 23ai已经正式发布，带来了300多个功能和数千项改进。其中就有国内技术圈热议的“JSON与Relational统一”、“图与Relational统一”、“RAFT”、“ lock-free”“ True Cache”等。

　　RAFT的出现，还能说Oracle是集中式数据库吗?据李珈说，这个特性来自中国客户在中国客户顾问委员会上对Andy Mendelsohn提出的需求，如今实现了。

　　李珈还告诉老鱼，包括本地部署在内的其他平台可能将在近期发布。

　　但咱们今天重点关注的是AI，这些就不再赘述了。

　　Oracle 23ai的目标是，让所有人，无论是开发者还是业务用户，在所有应用和工作负载中，都能轻松利用数据驱动的AI。为了实现Oracle所宣称的“AI数据革命”， Oracle 23ai融合了六种AI法宝：算法AI、AI向量搜索、增强生成式AI、分布式AI、存储AI以及AI开发工具。

　　接下来，让咱们来扒一扒这六大AI法宝。

　　算法AI：这项技术已经根植于Oracle数据库中数十年，并且甲骨文每年都在对其进行改进。但构建算法AI相当复杂，这就是为什么引入了AutoML来简化模型构建过程。在Oracle 23ai中，更进一步的方向是通过引入GenAI来简化算法AI。

　　AI向量搜索：能够捕获数据资产的特征并进行数字编码。这些向量被用于对各种数据格式进行AI向量搜索，但当向量搜索与业务数据的关系搜索相结合时，会释放出最大的价值。借助Oracle 23ai，你只需几行代码或通过自然语言即可在同一查询中执行此操作;无需深厚的AI知识，只需基本的编码经验。最终，Oracle通过允许用户将向量与其他数据类型一起存储，提供了一个全面整合的解决方案。

　　增强生成式AI：增强生成式AI也受到了AI向量搜索的影响。通过检索增强生成(RAG)技术，使用私有数据库内容来增强提示，以提高查询输出。例如，用户可以结合其交易历史和当前金融市场状况，来生成个性化的财务咨询报告。这将为他们提供针对其支出模式、储蓄目标和投资偏好的实用见解，方法是将他们的历史交易数据和最新、全面的金融市场信息相结合。

　　分布式AI：GoldenGate 23ai能够在不移动数据或升级现有数据存储的情况下，从Oracle数据源或第三方供应商处进行向量搜索。这一技术使用户能够从任何位置复制数据并在23ai数据库上运行，从而有助于消除AI孤岛，并允许用户在整个数据生态系统中实施AI向量搜索。

　　存储AI：Oracle 23ai中的Exadata 24ai软件支持将向量搜索卸载到Exadata存储上，以实现更快的搜索速度。

　　AI开发工具：Oracle 23ai包含一系列开发工具，旨在使开发人员更容易将AI嵌入到应用程序中。特别是与LangChain的接口，这是一个用于开发、观察和部署由LLM驱动的应用程序的开源项目。

　　总的来说，Oracle 23ai在AI领域的深耕细作，令人印象深刻。随着Oracle 23ai的更多功能即将问世，这场AI革命，才刚刚开始。

　　最后，吴承杨还总结了过去一年，强调甲骨文在中国业务上取得了显著进展，这与中国企业出海的浪潮紧密相连。他表示，甲骨文将继续提供卓越的云服务和数据库解决方案，助力更多中国企业成功拓展海外市场，实现全球化发展。