#138. 数据库 x 大模型：从智能代理(AI Agent)到查询优化

本期节目探讨了大语言模型与数据库技术的深度融合趋势。黄东旭指出，智能代理个性化服务的兴起对数据库提出新需求，例如通过上下文精准检索技术整合结构化与非结构化数据，以提供实时数据更新优化能力。大语言模型数据处理需要跨越多种数据源，要求数据库支持语义搜索、知识图谱等多模态查询方式，向量数据库语义搜索成为关键技术之一。
在架构层面，云原生数据库架构和多租户云存储方案成为核心方向。传统交易型与分析型数据库的边界逐渐模糊，实时写入与事务处理能力成为标配。数据一致性保障机制在医疗等场景中尤为重要，而云原生技术通过存算分离实现弹性扩展，降低企业成本。
AI辅助代码生成正在改变研发流程，Copilot等工具提升全栈开发效率，但复杂场景仍需人工干预。查询性能优化策略可通过AI自动探索执行路径，结合强化学习实现数据库性能调优。未来，个人化数据存储需求将推动多租户架构发展，每个用户可能拥有独立的云存储空间，支持跨平台交互。
最后，行业需警惕过度依赖AI技术的“捷径思维”，强调从问题本质出发，平衡技术创新与实用性。数据库研发者需培养系统设计品味，结合经典架构与AI工具，应对碎片化数据分析和实时性需求的双重挑战。