本文来自“数据库技术未来趋势合集”，“AI时代的数据处理技术”和“”云时代的数据库，大模型崛起对数据处理的影响：
对训练数据的需求：高质量训练数据是进一步提升基础模型性能的关键，向量数据库是提升模型服务能力的核心技术。
数据处理的新需求：如何获得更多数据、提升数据质量以及高效处理海量数据成为关键问题。
搜索增强的内容生成：通过向量数据库和RAG（搜索增强生成）技术，实现大模型与数据的更好结合。
数据处理的新趋势：
在线离线一体化：传统的数据处理中，在线模型与离线模型存在数据不一致和模型效果不一致的问题。OceanBase采用分布式HTAP数据库架构，实现了TP和AP的一体化，支持实时数据分析和决策，具有水平可扩展性和低延迟的特点，能够优化资源分配和流量控制。
向量数据库与关系数据库一体化：将向量数据处理能力和关系型数据管理能力结合在一起，支持更广泛的应用开发，尤其是在AI和ML领域。OceanBase以插件形式实现向量数据库，新增向量二级索引，与本地二级索引类似，检索过程与分析型索引类似。
数据处理与AI计算一体化：大模型训练数据处理是Data + AI的典型场景，如从Common Crawl中提取高质量文本数据集的CCNet流程。但目前AI和大数据处理存在软硬件生态独立、开发调试部署维护复杂、系统间数据传输开销大以及需要不同类型程序员等问题。
本号资料全部上传至知识星球，更多内容请登录全栈云技术知识星球下载全部资料。
‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧ END ‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧
免责申明：本号聚焦相关技术分享，内容观点不代表本号立场，可追溯内容均注明来源，发布文章若存在版权等问题，请留言删除，谢谢。
温馨提示：搜索关注“全栈云技术架构”微信公众号，“扫码”或点击“阅读原文”进入知识星球获取10000+份技术资料。
