RAG 文本分块：七种主流策略的原理与适用场景
检索是 RAG 系统的搜索引擎，分块则是这个搜索引擎的基础。分块太长、太短、有噪声、切错了位置——随便犯哪个错LLM 都会有问题。行业里有句话流传很广："分块决定了 RAG 质量的 70%。"这个说法不夸张：好的分块让检索器拿到完整、有上下文、真正相关的信息；差的分块把文档打成碎片，上下文断裂，LLM 只能靠"编"来填补空白。什么是分块？RAG 的起点是文档收集与摄取：把所有原始材料（文档、文章、知识库条目）汇聚到一起。在进入检索环节之前，这些文档要经过文本分块处理也就是切分成更小的、有意义的片段。每个分块应当是连贯且自包含的，这样检索器才能在面对查询时快速定位、排序，并返回最相关的信息。分块就是在生成 Embedding 之前，把大段文本拆成更小语义单元的过程。检索器真正搜索的对象而不是整篇文档就是这些分块。分块做得好，文档中的内容就能被干净地捕获，上下文得以保留LLM 能做出有意义的推理。分块做得差，语义被割裂检索充满噪声。向量存储、Embedding 模型、Reranker——这些统统排在分块之后，分块才是真正的起点。固定大小分块这是最简单的方式。按预设的字符数或 Token 数直接切分，比如每 500 个 Token 一块完全不管句子和段落的边界在哪。速度快，行为可预测，处理大规模、结构混乱的数据集时很实用。但缺点也很明显——语义经常被拦腰切断。一个句子在这个分块里开了头，到下一个分块才结束，Embedding 的语义表达力就会打折扣。实践中一般会在相邻分块之间设置一定的重叠来缓解这个问题： from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, chunk_overlap=50 ) chunks = splitter.split_text(long_text)切分文本时，连续的分块之间通常会加入一小段重叠区域来维持上下文的连贯。所谓重叠，就是前一个分块的尾部几句话，在下一个分块的开头再出现一次。这么做是为了防止跨越分块边界的关键信息丢失。没有重叠的话，检索器可能只拿到部分内容LLM 因此漏掉了关键上下文，给出残缺甚至误导性的回答。重叠量一般控制在分块长度的 10% 到 20%，在冗余和效率之间找一个平衡点。固定大小分块适合的场景包括日志文件、邮件、代码仓库，以及结构参差不齐的大型语料库。基于句子的分块这种方式按完整句子来划分文本，而不是按任意长度一刀切。每个分块至少包含一个或多个完整的句子，语法完整，语义连贯。好处是每个分块都是一个有意义的思想单元。检索器向 LLM 返回的信息更精确、更易理解，碎片化回答的风险降低不少。实际使用中通常也会搭配小幅重叠，进一步保证分块之间的衔接。基于段落的分块以完整段落为单位切分，不再拘泥于单个句子或固定 Token 数。这种方式天然保留了文档的结构和行文节奏，检索器更容易抓到完整的想法。每个分块往往对应一个独立的主题或子主题，LLM 处理起来更从容，也更容易给出准确的回答。对长篇文档、研究论文、综述类文章来说，段落级分块效果不错。和句子级分块一样，也可以加重叠来保持连贯。语义分块语义分块的切入点不是长度，而是语义本身。它利用 Embedding 或相似度分数来识别文本中天然的断裂点——主题切换、上下文转折、章节边界。产出的分块语义清晰度更高，边界和语义对齐，检索质量有明显提升，尤其在知识库、技术文档、结构化文章这类内容上效果突出。代价是计算开销更大而且分块长度不一致，后续处理需要额外考虑。 from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2") chunker = SemanticChunker(model, breakpoint_threshold=0.4) chunks = chunker.split_text(long_text)如果文档质量高、主题流转有明确脉络，语义分块往往是精度最高的选择。递归分割递归分割是固定大小和语义分块之间的一个折中方案。核心思路是优先尊重文档结构，只有在必要时才进一步拆分。具体做法是先尝试按标题切分。如果某个章节还是太长，就按段落切。段落还不够就按句子。句子仍然超限，最后才按字符兜底。这样得到的分块既保有语义完整性，尺寸也在可控范围内。 recursive_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( separators=["\n## ", "\n### ", "\n", ". ", ""], chunk_size=600, chunk_overlap=80 ) chunks = recursive_splitter.split_text(long_doc)开发者文档、技术手册、学术论文、研究报告——凡是层级结构明确的内容，递归分割都很适合。滑动窗口分块有些文本的语义天然是跨句分布的。法律合同、科学论文、长段论证，一个完整的意思可能横跨好几个句子。滑动窗口就是为这种场景设计的。它不生成彼此独立的分块，而是创建相互重叠的窗口。比如窗口大小 400 Token，每次滑动 200 Token，这样相邻的分块之间有一半的内容是共享的，语义在边界处不会断裂。上下文保持得很好，但分块数量会膨胀，存储和检索的成本都会上升。法律 RAG、金融分析、医学文献检索、合规审查——这些领域用滑动窗口的比较多。层次化分块层次化分块是一个多层级的架构：小分块负责细粒度精确检索，中等分块支撑平衡的推理，大分块维持全局上下文。检索时，系统先用小分块锁定精确位置，再把关联的大分块拉进来补充完整上下文。这种组合能有效压制幻觉，提升推理的深度。企业级 RAG 系统和 LlamaIndex 这类多粒度检索框架，背后都有层次化分块的影子。实践中常见的分块失误多数 RAG 项目翻车根源都是分块层面的问题。分块过大模型被不相关的细节淹没。分块过小语义丧失殆尽。句子被拦腰切断、不相关的段落被混到一个分块里，Embedding 质量直接垮掉。没有重叠，上下文断裂。没有元数据，检索器找不到方向。还有一个常见错误——所有类型的文档套用同一种分块策略。分块没有万能方案。政策文件和教科书不一样，通话记录和研究论文不一样。策略必须跟着文档类型和检索任务走。总结分块不是一个可有可无的预处理环节，它是 RAG 管道的脊梁。好的分块是一个有意义的、自包含的知识单元；差的分块是一个孤零零的碎片，把 LLM 带向歧途。检索是引擎分块是燃料。燃料的质量决定了整个系统是输出干净、可靠的结果，还是不断产出噪声和幻觉。LLM 本身再好，也救不了烂分块。https://avoid.overfit.cn/post/e6520bd283254415ae61cfa28fb2ef32作者：Abinaya Subramaniam
PolarDB AI助手：自然语言驱动的智能数据库运维新范式
随着企业数据库规模持续膨胀，运维复杂度呈指数级上升。慢SQL排查、参数调优、主备切换根因分析、集群健康巡检等任务不仅耗时耗力，更高度依赖DBA的经验积累。然而，专业数据库人才稀缺、响应滞后、人为误判等问题，已成为企业稳定高效用云的瓶颈。为破解这一难题，阿里云PolarDB基于瑶池数据库Agent，正式推出智能运维辅助工具 PolarDB AI助手（PolarDB Copilot）。PolarDB AI助手深度集成于PolarDB 控制台，实现资源统一管理，基于大语言模型与PolarDB专家知识库，融合智能问答、智能诊断、智能感知三大核心能力，以自然语言交互为入口，实现“会说话的数据库”，显著降低使用门槛，提升运维效率与系统稳定性。一、技术原理解析1.1 PolarDB AI助手技术架构PolarDB AI助手基于大语言模型（LLM）构建，融合了自然语言理解、意图识别、上下文管理、工具调用与技能演化等能力。它通过开放接口（OpenAPI）与用户交互，支持多轮对话式问题解决，并结合 RAG、SKILL 管理和持续优化机制，实现从“被动响应”到“主动感知”的智能化演进。PolarDB AI助手的整体技术架构分为三个层次：接入层：提供用户入口与安全控制；核心处理层：包含智能推理引擎、技能调度与上下文管理；底层支撑层：依赖 LLM 模型服务与外部工具集成。整个系统围绕“自然语言 → 意图识别 → 技能调用 → 工具执行 → 结果反馈”的闭环流程设计，具备可扩展性、安全性与自进化能力。PolarDB AI助手技术架构其中，核心处理层是系统的“大脑”，由多个子模块协同构成。1.Context管理 + Query改写 + 意图识别 + Agent（主控逻辑）该模块构成一个递进式推理链路：Context管理：维护会话上下文，整合历史对话、当前任务状态与全局信息。Query改写：对原始自然语言查询进行语义规范化与结构化转换，提升后续理解精度。意图识别：判断用户请求类型（如故障排查、性能优化、备份恢复等），并匹配相应处理路径。Agent 主控单元：基于识别结果，动态决策是否加载特定 SKILL 并触发工具调用。2.RAG知识库内置领域知识库，支持检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）。在处理复杂问题时，自动检索相关文档、最佳实践或历史案例，为回答提供事实依据。有效缓解幻觉问题，提高答案可信度。3.SKILL管理SKILL 是预定义的“能力模板”，以 Markdown 文件形式封装，包含指令、工具列表、权限配置等。支持动态加载 SKILL：仅在需要时注入上下文，避免冗余信息干扰。具备渐进式披露特性：先展示简要描述，被选中后才加载完整内容，提升效率与安全性。4.会话管理支持多轮对话状态跟踪，维持上下文一致性。记录用户行为轨迹，用于后续分析与优化。与 Case 评测联动，输出高质量数据样本。5.Tool & MCP（AK Proven）Tool：封装实际操作接口，如执行 SQL、查看日志、调用 API 等。MCP（AK Proven）：作为身份凭证代理，确保每个工具调用都经过合法授权，实现“最小权限原则”。6.LLM模型服务所有推理、生成、决策依托于阿里云百炼千问大模型。当前采用SOTA大模型Qwen3-Max。支持模型切换与版本升级，满足不同场景需求。1.2 自动迭代闭环：从经验到能力此外，PolarDB AI助手通过持续的反馈闭环机制，不断提升对数据库场景的理解与响应能力。关键流程包括：效果评估：对用户交互中未达预期的对话进行自动化分析，借助前沿大模型能力识别潜在改进点。专家诊断：由数据库领域专家对Bad Case进行归因分类（如意图理解偏差、工具调用缺失、知识覆盖不足等），明确优化方向。知识沉淀：Bad Case用于优化系统响应策略或改进SKILL；Good Case纳入优质案例库，支撑自动化验证或辅助知识提炼。SKILL演进：基于用户反馈动态更新SKILL内容，包括优化提示词、调整权限、增加新脚本等，实现技能体系的持续完善。能力升级：结合新增知识与优化策略，定期对AI助手整体推理与服务能力进行增强，提升准确率与用户体验。二、技术亮点相较于传统的数据库运维工具，PolarDB AI助手的核心突破在于将阿里云多年积累的数据库专家经验（涵盖故障诊断、性能调优、高可用保障等数千个真实运维场景）系统性地提炼为结构化的 SKILL（技能）单元。每个 SKILL 以轻量级 模板形式封装，包含意图描述、执行工具链、权限声明与最佳实践示例，既保留了专家知识的完整性，又具备高度可复用性。该机制实现了两大关键优势：动态按需加载：Agent 仅在识别到匹配意图时激活对应 SKILL，有效管理context，提升推理效率；持续进化能力：通过自动化评测与人工反馈，不断优化或新增 SKILL，使系统能力随实践经验的积累而自我演进。得益于这一设计，Agent 能力随使用而越用越聪明，形成正向反馈循环。每一次用户交互都可能沉淀为更精准的技能模板，每一次问题解决都推动整体智能水平提升。由此，PolarDB AI助手不再依赖单一静态模型，而是构建了一个由真实专家经验驱动、可扩展、可验证、可持续进化的智能运维能力生态，真正实现从“模型智能”到“专家智能”的跃迁。三、自然语言驱动：让数据库“听得懂人话”传统数据库运维依赖精确的SQL、命令行或繁琐的控制台点击路径，对非资深用户很不友好。PolarDB AI助手彻底改变这一范式。开发者或运维人员只需在控制台右侧边栏输入自然语言，如：“帮我查一下华北2地域下所有运行中的PolarDB集群。”AI助手即可自动解析意图，调用元数据接口，返回结构化列表。再如：“集群 pc-xxx 最近一小时有没有性能异常？”系统将自动关联该集群的CPU、内存、磁盘、IOPS等监控指标，结合日志事件，输出综合健康评估。这种“对话式运维”不仅替代了跨页面跳转、手动筛选的低效操作，更让初级工程师也能快速完成复杂查询，真正实现零SQL门槛的数据库交互。四、上下文感知诊断：从“泛泛而谈”到“精准把脉”PolarDB AI助手的智能不止于问答，更在于深度集成关键运维场景，实现上下文关联的精准诊断。在 【慢日志明细】页面，用户选中一条耗时184秒的SQL，点击“AI分析”按钮，助手将自动：解析执行计划（EXPLAIN）识别缺失索引、全表扫描等性能瓶颈给出优化建议（如“建议在name 字段添加索引”，“避免动态UUID生成”）在 【主备切换日志】页面，若发生主备切换，AI助手可结合切换时间点的负载、日志、内核事件，判断是“主实例CPU资源耗尽触发HA切换”还是手动触发的正常操作，并提供规避建议。在 【参数列表】页面，用户输入“max_connections”，AI将解释该参数的作用、内存占用风险及推荐设置范围，避免盲目调参引发故障。这种场景化、上下文绑定的智能诊断，将专家经验产品化，让每一次运维操作都有据可依。五、主动式异常感知：从“被动响应”到“主动预警”传统运维往往是“问题发生 → 告警触发 → 人工排查”的被动链路。PolarDB AI助手引入智能感知能力，实现主动运维。当集群出现 CPU突增、流量激增、连接打满 等异常时，AI助手可自动识别，并通过事件中心推送告警。更重要的是，它同步提供初步根因分析和告警，例如：“检测到实例pc-xxx在XX年XX月XX日(UTC+8)出现回话突增与工作负载变化的异常事件(trace_id: xxxxxxxx)，当前告警级别为Warn。”这一能力将大幅减少故障发生概率，从“救火”转向“防火”。六、版本灵活，安全合规PolarDB AI助手提供标准版（免费）与专业版（付费） 双模式：标准版：面向中小客户，支持单集群智能问答与诊断，完全免费。专业版：面向大型企业，支持批量集群一键巡检、钉钉/飞书告警集成、API调用，并可通过加购 AI容量包 提升并发能力。安全方面，AI助手严格遵循最小权限原则：仅读取元数据、监控指标与日志，不执行任何DDL/DML；RAM子账号需显式授权（AliyunPolardbFullAccess + AliyunYaoChiAgentAccess）；所有数据访问受阿里云隐私政策保护，不用于模型训练，不外泄。结语目前，PolarDB AI助手已在阿里云中国站上线。用户只需登录 PolarDB控制台，在集群列表页点击右侧边栏的图标，即可开启智能对话。如您在使用过程中有任何问题，可以在钉钉里搜索群号【171685003044】加入“PolarDB专家面对面 - AI助手”群进行咨询。PolarDB AI助手通过大模型与数据库内核知识的深度融合，将复杂的运维操作转化为自然语言交互，实现了从“工具辅助”到“智能协作者”的跃迁。无论是初创团队还是超大规模企业，都能从中获得效率提升与风险降低的双重价值。
智能体来了2026AI元年：工作流推理能力的系统级融合成为主流实践
随着大模型能力从以内容生成见长，逐步扩展至复杂任务推理与多步骤协同，2026 年被普遍视为企业级 AI 应用形态发生结构性变化的关键节点。在行业实践中，AI 正从独立能力模块，转变为嵌入业务系统内部的基础性认知组件。这一变化的核心，并非模型参数规模的增长，而是 AI 与工作流（Workflow）的深度融合方式发生了本质转向。一、应用形态演进：从外置工具到内生系统早期阶段，AI 多以独立入口存在，用户需要主动切换场景进行调用。这种模式在知识问答和内容生产中有效，但在复杂业务中难以形成持续价值。当前主流实践更强调 内生型架构，其特征主要体现在两个方面：嵌入式智能（Embedded Intelligence） AI 能力被拆解为可复用的推理与生成模块，直接嵌入邮件系统、数据分析平台、研发工具链等既有软件环境中。系统可基于上下文自动触发智能响应，交互不再依赖显式指令。流程级重构（Workflow Re-engineering） 企业不再将既有流程简单交由 AI 执行，而是围绕模型的不确定性处理能力重新设计流程结构。在这种模式下，人类负责目标设定与价值约束，AI 负责在非结构化节点中进行推理与执行。二、深度融合的工程共识：三项核心支柱在工程实现层面，工作流与 AI 的深度结合，已逐步形成稳定的技术范式，主要依托以下三项能力。状态保持与上下文感知 系统需具备跨阶段的任务状态管理能力，能够理解任务所处阶段、前序动作及预期结果。通过持续更新的任务状态视图，AI 可参与长周期项目，而非一次性响应。领域知识的动态注入 通用预训练模型难以覆盖企业级专业需求。行业实践普遍采用检索增强生成（RAG）架构，将内部文档、业务规则与实时数据作为推理输入，以保证执行结果的准确性与可追溯性。跨系统工具调用能力 AI 不再局限于生成建议，而是通过标准接口调用外部系统完成实际操作，包括数据写入、流程触发及结果回传。在这一阶段，智能体来了 被视为系统从“辅助认知”迈向“可执行认知”的标志性现象。三、落地路径：拆解、增强与重组在实践中，企业通常遵循一条相对稳定的引入路径。原子化拆解 将复杂流程拆分为最小可执行单元，并区分为规则明确、半结构化与决策导向三类节点，分别由自动化系统、AI 模块与人工负责。异步协同机制 改变同步指令模式，允许 AI 在后台持续处理数据准备与信息整合，并在关键节点触发人工确认，提高整体流程吞吐效率。反馈闭环制度化 将人工修正与评价结果系统化沉淀，用于持续优化提示结构或模型微调，使 AI 对特定业务环境的适配能力不断增强。四、组织价值层面的结构性变化从系统视角看，工作流与 AI 的深度结合，使企业数字化能力从“流程在线”迈向“认知在线”。维度传统工作流AI 深度融合工作流交互逻辑步骤驱动目标驱动数据角色事后记录实时推理输入异常处理依赖人工介入具备逻辑弹性价值重心合规与效率决策质量与交付结果行业共识正在形成：长期竞争力并不取决于模型数量，而取决于企业能否将推理能力系统性编排进核心业务流程中。在这一范式下，AI 已成为流程内部的认知单元，而非外部工具。(本文章内容和图片由AI辅助生成）
中国联通软研院基于OceanBase引领运营商数智化转型新范式
摘要：中国联通使用的传统集中式数据库面临高并发、扩展难、运维复杂等痛点，于是其与 OceanBase 构建“企业版核心承载 + 社区版自主创新” 双轨体系，现已全面覆盖联通 B 域（业务支撑）、O 域（运营支撑）、M 域（管理支撑）全场景。其中，OceanBase 企业版攻克运营商最核心的B域40% 生产系统，支撑全球最大规模 “全国大集中” 核心业务。当超 4 亿用户的通信消费、5G 服务、政企业务全部汇聚于 “全国一套系统”，当传统数据库的性能瓶颈，遭遇数字时代的 “数据海啸”，自研数据库如何扛起全球最复杂的电信核心业务？近日，中国联通软件研究院（简称 “联通软研院”）与 OceanBase 的四年深度合作交出了震撼行业的答卷：双方打造的 “企业版核心承载 + 社区版自主创新” 双轨体系，已全面覆盖联通 B 域（业务支撑）、O 域（运营支撑）、M 域（管理支撑）全场景，累计部署节点超 1000个。其中，OceanBase 企业版攻克运营商最核心的 B 域 40% 生产系统，支撑全球最大规模 “全国大集中” 核心业务；基于OceanBase 社区版自研的 CUDB 数据库规模化上线数百套系统，更以 AI 向量数据库创新应用 ChatDBA，为运营商智能化转型提供了可复用的创新方案。这场合作见证了自研数据库技术从 “入局” 到 “破局” 再到 “引领” 的华丽转身。破局 “全国大集中”：超 4 亿用户核心系统的分布式升级革命在电信行业 “省集中” 为主流的格局下，中国联通率先推行 “全国大集中” 战略，以一套 cBSS 系统承载 31 省全业务、全客户、全渠道服务，支撑超 4 亿用户的 CRM、计费、结算等核心场景 —— 这是全球电信行业单体承载用户最多、集中化程度最高的业务支撑系统，其技术升级难度堪称 “在飞行的飞机上换引擎”。此前，该系统长期依赖传统集中式数据库，即便后续升级为 “中间件 + 数据库” 架构，仍面临高并发性能瓶颈、扩展性不足、运维复杂等致命痛点：月初缴费高峰时 “一省慢、全国卡”，5000 万用户基数就触达集中式数据库性能上限；31 省业务 “共性收敛与个性保留” 难以平衡；复杂存储过程与多数据库类型导致升级改造难如登天。OceanBase 的分布式架构成为破解困局的关键。作为 “全国电信唯一大集中核心业务支撑系统国产升级” 案例，OceanBase 企业版通过三大核心能力实现突破：一是 “两地三中心” 部署模式，以Paxos 协议分布式一致性机制，实现 RPO=0（数据零丢失）、RTO<30秒的金融级容灾，相比传统集中式数据库的主备架构，容灾建设成本降低 50% 以上，支撑核心业务全年 7×24小时无间断运行；二是多租户弹性扩缩容技术，将全国上千个节点物理资源池化，按业务需求动态分配 CPU、内存、IO，彻底解决资源争抢问题，计费中心查询性能提升 60%，政企中台并发处理能力翻倍，资源利用率从不足 40% 跃升至 80% 以上，硬件成本降低 60%；三是深度兼容特性，完美适配 MySQL 与 Oracle 语法，让复杂存储过程、冷僻 SQL 语句无需大幅改写，实现 ERP 系统零改造平滑升级，B 域核心系统整体升级改造成本降低 70%。更具创新性的是，基于 OceanBase 多租户能力构建的 “一库多服” 架构：通过镜像库将 10 余个业务中心的高负载查询请求从生产库剥离，既保障 “全国一套账” 的统一管理，又能灵活响应各省 5G 用户增长分析、政企客户关联图谱等个性化需求，仅用 1 周就完成所有数据库升级同步，成为支撑业务运营的数据枢纽。自主创新加码：CUDB 引领开源生态规模化落地在核心业务升级的同时，联通软研院并未止步于 “使用者” 角色，而是向 “开发者”“创新者” 转型。2021 年 OceanBase 开源后，联通软研院仅用 13 个月就完成社区版深度优化，打造出分布式 HTAP 数据库产品分布式 CUDB，成为基于 OceanBase 社区版的最大规模应用案例。截至 2025 年 6 月，分布式 CUDB 已承载数百个业务应用，部署节点超 200 个，管理原始数据量近 300TB，广泛覆盖 O 域、M 域各类场景。为解决传统 MySQL 多版本分散、升级低效的痛点，自研 MySQL 与分布式 CUDB 双向数据迁移工具，实现 10 万条 / 秒的升级速度 —— 这是社区版 OMS 的 3 倍、同类产品 DataX 的 5 倍，已累计完成 25TB + 数据升级，兼容性与效率均处于行业领先水平。同时，分布式 CUDB 全面接入联通云，实现 “一点开通、一点交付、一点监控、一点运维、一点操作” 的一站式服务，大幅提升云租户使用体验与运营效率。更值得关注的是，联通软研院在合作中累计向 OceanBase 开源社区贡献代码超万行，输出数据库事务日志精准恢复、云存储备份对接等核心能力，实现 “使用开源、贡献开源” 的良性循环，推动数据库生态协同进化。AI + 数据库融合：ChatDBA 树立智能化转型新范式2025 年，AI 成为数字化转型的核心驱动力，中国联通软研院聚焦 AI 向量数据库等前沿领域，基于 OceanBase 完成数据库智能专家 ChatDBA 的底层架构升级，破解了大模型落地的关键痛点。作为基于 RAG（检索增强生成）技术构建的 AI 应用，ChatDBA需整合海量数据库专业知识与运维经验，传统架构存在扩展性不足、运维复杂、资源利用率低等问题。经过对主流向量数据库的全面测评，OceanBase 的一体化能力脱颖而出：其支持关系型数据、向量数据等多类型数据混合存储查询，可处理最高 16000 维稠密向量，在 768 维 100 万数据集下检索性能是主流向量数据库的 3-6 倍；分布式架构保障高并发与故障自动恢复，多租户技术实现资源隔离，搭配完善的管控与迁移工具，大幅降低运维成本。依托这些优势，ChatDBA 仅用两周就完成适配改造，硬件资源成本直降 30%，运维人力成本同步降低，问题解决效率显著提升，成为运营商领域 “AI + 数据库” 深度融合的标杆范例。从核心业务分布式升级的 “破冰”，到开源生态自主创新的 “深耕”，再到 AI 一体化架构的 “引领”，中国联通软研院与 OceanBase 的合作不仅实现了量化的降本增效，更构建了 “自主创新、安全稳定、智能高效” 的数字基建新范式。联通软研院相关负责人表示，未来将持续扩大合作范围，深化向量数据库、多模数据融合等领域创新。OceanBase 也将以此次合作为基础，持续迭代升级，适配电信行业核心需求。这场跨越四年的深度合作，不仅为中国联通 “数字服务使能者” 转型筑牢技术底座，更向全行业证明：自研数据库已具备支撑全球最复杂核心业务的能力。这一点在 OceanBase 过去五年的实践中得以充分验证：自 2020 年商业化以来，OceanBase 已在运营商领域实现从“点上突破”到“面上开花”的转变，深度服务中国联通、中国移动、中国电信三大运营商，覆盖 B/O/M 全业务域。在今年 9 月举行的中国通信展上，凭借在通信行业扎根沉淀的实践优势和技术创新能力，OceanBase 联合运营商打造的五个标杆案例获得由中国通信企业协会评选的“一等案例”荣誉。这些成绩的背后，是 OceanBase 作为运营商“可信赖基石”地位的奠定。当每一通电话、每一笔交易、每一次 AI 交互都运行在自主研发的数据库上，我们看到的不仅是技术自立自强的硬核实力，更是数字化的坚实底气 —— 自研数据库正在从幕后走向台前，重新定义数字时代的数据库核心标准。欢迎访问 OceanBase 官网获取更多信息：https://www.oceanbase.com/
智能体来了：从 0 到 1 构建 RAG 检索增强系统
摘要随着大模型在真实业务中的应用不断深入，单纯依赖模型参数内知识已难以满足需求。检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）成为连接大模型与外部知识的重要方式。本文从 0 到 1 系统讲解 RAG 的核心原理、系统结构及落地步骤，帮助读者构建一个可用、可扩展的 RAG 检索增强系统，为智能体和企业级 AI 应用提供可靠基础。目录一、什么是 RAG二、为什么需要 RAG三、RAG 系统核心架构四、从 0 到 1 搭建 RAG 系统五、一个典型 RAG 流程示例六、常见问题与优化经验七、总结参考文献一、什么是 RAGRAG（检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成结合的技术框架。简单理解：RAG = 先检索资料，再让大模型基于资料生成答案传统大模型的问题在于：知识存在时效性无法访问私有数据容易产生幻觉RAG 的出现，本质上是为大模型接入“外部大脑”。RAG 的基本流程通常包括三步：1️⃣ 从知识库中检索相关内容2️⃣ 将检索结果作为上下文输入模型3️⃣ 大模型基于上下文生成回答这使得模型回答更可信、更可控。二、为什么需要 RAG在实际应用中，仅依赖大模型参数知识存在明显局限。1. 解决知识时效性问题大模型训练数据具有截止时间。而 RAG 可以连接实时或持续更新的知识库。2. 支持私有数据访问企业数据、内部文档、业务资料无法进入模型训练。RAG 可以：接入内部知识库保障数据安全提供定制化答案3. 降低幻觉风险当模型基于真实检索内容回答时：胡编概率显著下降可追溯性增强结果更可信4. 成本可控相比微调大模型：RAG 成本更低维护更简单迭代更灵活因此，RAG 已成为企业落地大模型的主流方案之一。三、RAG 系统核心架构一个标准 RAG 系统通常包含以下模块。1. 文档处理模块负责数据准备：文档清洗分段切分去噪处理高质量数据是 RAG 效果的基础。2. 向量化模块将文本转换为向量表示：使用 Embedding 模型保留语义信息支持语义检索这一步决定检索质量上限。3. 向量数据库用于存储和检索向量数据：支持相似度搜索高效索引可扩展存储常见做法是使用专门的向量数据库。4. 检索模块根据用户问题：向量化查询找到最相关内容返回 Top-K 结果这是 RAG 的“信息入口”。5. 生成模块将检索结果与问题一起输入大模型：构建 Prompt引导模型基于资料回答控制生成范围生成阶段决定最终体验。四、从 0 到 1 搭建 RAG 系统下面给出一个通用落地路线。第一步：确定应用场景先明确目标：客服问答企业知识库文档助手智能搜索场景不同，设计重点不同。第二步：准备数据数据来源可以包括：PDF 文档网页资料内部知识库产品文档建议优先保证数据质量，而非数量。第三步：文本切分策略常见方法：按段落切分固定长度切分语义切分合理切分可显著提升检索效果。第四步：生成向量并入库流程包括：选择 Embedding 模型批量生成向量存入向量数据库这是 RAG 的核心基础设施。第五步：构建检索逻辑关键参数包括：Top-K 数量相似度阈值混合检索策略需要通过测试不断调整。第六步：设计 Prompt常见模板：指定仅基于提供资料回答要求引用来源限制自由发挥Prompt 设计直接影响稳定性。五、一个典型 RAG 流程示例以“企业知识问答”为例：用户提问 ↓ 问题向量化 ↓ 向量数据库检索 ↓ 返回相关文档片段 ↓ 构建 Prompt ↓ 大模型生成回答这一流程已被广泛用于：企业知识助手客服机器人文档问答系统六、常见问题与优化经验1. 检索不准怎么办？优先检查：文本切分是否合理Embedding 模型是否匹配领域是否存在噪声数据2. 幻觉仍然存在？可能原因：检索内容相关度低Prompt 约束不足返回文档过少3. 如何进一步提升效果？常见优化方向：重排序（Rerank）混合检索（关键词 + 向量）查询改写多轮检索成熟系统往往结合多种优化手段。七、总结RAG 并不是让大模型变得更聪明，而是让大模型​获得可靠的信息来源​。从 0 到 1 构建 RAG 系统，核心在于：1️⃣ 高质量数据2️⃣ 合理检索策略3️⃣ 清晰 Prompt 约束当这三点做到位，RAG 系统即可在真实业务中发挥稳定价值。可以说：RAG 是连接大模型与真实世界知识的重要桥梁。参考文献中国信息通信研究院：《生成式人工智能应用发展报告》中国信通院人工智能研究中心：《大模型技术与产业发展白皮书》百度智能云：《知识增强大模型技术实践》阿里云研究中心：《大模型 RAG 应用架构实践》腾讯云开发者社区：《基于向量检索的知识问答系统实践》CSDN 技术社区：《RAG 检索增强生成技术实战》
飞猪 AI 测试新范式：维护降 70%、漏测减半、死循环归零
一、背景与愿景以飞猪为例，生活服务类应用的 C 端的业务质量保障，往往面临业务快速迭代、技术架构复杂，多端场景覆盖难等多重挑战：业务层面：受旅行行业“七节两促”特性的影响，在高频营销活动驱动下，往往伴随着较为快速的发布节奏；如何在快节奏中构建稳定的 C 端质量保障体系，与安全生产能力成为关键问题。技术层面：C 端系统采用 Native、Flutter、Weex、DX、H5 等多技术栈混合架构；同时，测试回归需覆盖飞猪 App、手淘飞猪 Tab，及淘、支、微、红等多平台小程序入口，这导致测试回归复杂度指数级上升；此外，功能回归与用户体验提升需协同产研推进，进一步加剧了发布小窗口期下的质量保障难度。UI 自动化作为 C 端质量保障的切口之一，而 AI 能够在现有场景下，为自动化赋予新的机遇，解决业界 UI 自动化的普遍挑战与共性问题：用例维护成本高：业务快速变更导致失效率持续攀升，人工投入占比过大；断言有效性不足：多端入口交互逻辑差异使覆盖不全，问题漏检风险存在；多端兼容性问题突出：多端差异和逻辑定制，易引发测试盲区，易触发线上故障；针对这些痛点，我们计划通过 AI 技术，结合并优化现有自动化测试体系：降低用例腐化率以减少人工成本，提升断言精准度以增强问题发现能力，从而在保障质量的同时提效。图 1：飞猪多端 - 流量入口示意图二、挑战在“AI + X”的落地实践中，应用的技术演进大多遵循一条较为清晰的技术路径：从基础提示工程（Prompt Engineering）起步，到检索增强生成（RAG）、记忆体（Mem）、智能体技能（Agent Skills）和多智能体系统（Multi-agent Systems / Sub-agents），最终监督微调（SFT）、GPO/GRPO 等模型层的策略优化方法。然而当时，我们在技术调研时发现，AI 自动化领域在当时深入借鉴的参考标杆偏少。在开源技术论坛中的技术分享，大多数文章仍聚焦于 0-1 阶段的试用与调研，缺乏对成熟技术路径的规模化应用验证。同时，外部的开源范例（如：阿里 Mobile-agent、微软 playwright-mcp、字节 midscene.js）也都是更聚焦模型 / 框架层面的基础能力建设，而缺少整体的能力串联、使用效果、演进路线上的实践范式。如何将 “凭借 AI 可以快速入门的能用” 变成 “可支持月均 10 万 + 构建，稳定、快速运行的好用、易用” 是我们在这个技术演进路线上的最大挑战。三、策略与思路3.1、做好评测体系的先行建设，用数据指引应用迭代效果核心原则：在 AI 自动化开发启动阶段，即需要同步建立与目标对齐的效果评测体系，将效果验证从“事后补救”前置为“设计输入”，确保技术演进始终服务于质量保障目标，避免因缺乏量化依据导致的无效迭代。行业验证与内部实践依据：Gartner AI 的研究报告指出，73% 的 AI+X 项目因评测体系缺失而无法规模化落地，表现为技术优化与业务效果脱节。AI 自动化的前期探索中，常见的技术挑战，往往会遇到的典型问题：提示工程（PE）优化后：执行效果异常，AI 幻觉问题频发，导致 PE 紧急回滚；RAG 知识库迭代后，关键业务数据召回率显著下降；模型切换后：本地调试结果与线上实际效果存在偏差，导致整体效果质量下滑，case 失败率增高。实施要点：我们从应用 workflow Benchmark 评测集建设、“渐进式消融评测机制”：基座模型 → Prompt → RAG → Agent 分阶段验证效果等方式作为评测体系的基准，每次技术调整（提示工程优化、知识库更新、模型切换）均需通过真实业务数据验证端到端效果，结合自动化测试数据与人工路径验证，确保评测结果反映真实用户体验。价值体现：先行评测体系为 AI+X 实践提供客观决策依据，有效规避“技术优化但业务效果下降”的风险。为实现从“能用”到“可靠规模化”的关键跨越提供了数据支撑。3.2、通过工作流设计，避免模型流程死循环（break cycle），提升故障恢复与自检能力核心原则：在 AI 工作流设计中嵌入防死循环机制与故障恢复路径，确保系统在异常情况下能主动退出无效循环、回退至安全状态，而非陷入无限尝试。聚焦业务连续性保障，避免因局部故障导致整体流程失效。问题依据与内部实践痛点：行业共性问题：多智能体系统普遍存在流程死循环风险（如 Cursor 等工具中模型反复执行相同操作），在 AI 自动化场景中尤为突出。例如，当用户未填写必选 SKU 时，系统通常触发 toast 提示，但 AI 在截图 / 操作过程中可能无法捕获此类信息，导致模型陷入“尝试 - 失败 - 重试”的无限循环。动态死循环检测机制：基于 History 和 Memory 设计算法，实时分析操作序列相似度（如连续 3 次相同点击指令，及相似参数返回，即触发预警）；设定阈值规则：当操作重复率≥60% 或单节点耗时超时，自动判定进入死循环。分层恢复路径设计：一级自检：轻量级模型（如 Qwen3-VL-7B）快速扫描历史操作，通过 ReAct 逻辑判断根本原因（例：识别“未捕获 toast”后触发跳过指令）；二级升级：对复杂循环（如多端交互差异），临时调用高参数模型（qwen3-vl-235b-a22b-thinking）进行深度推理，结合 RAG 补充行业知识库（如“下单页 SKU 选择死循环通用处理方案”）检测到连续 N 次无效点击，workflow 自动调用 RAG 获取“必填项缺失”处理方案；；安全回退：强制回退至最近稳定检查点（如“度假搜索 Listing 页”），避免全流程重启。价值体现：工作流设计的本质是赋予 AI 系统“自省能力”——通过防死循环机制与分层恢复策略，将故障转化为可自动修复的常规操作，使技术演进真正服务于业务稳定性目标。3.3、通过 RAG、记忆体与子智能体补充业务垂类知识，保障高 UV 页面路径的精准覆盖核心原则：将业务垂类知识深度嵌入 AI 工作流，确保模型理解真实用户行为路径与行业术语逻辑，使测试覆盖严格对齐核心业务流目标，避免因知识缺失导致的路径偏差与漏检风险。问题依据与内部实践痛点：用户路径覆盖失准：模型对业务高频路径的理解存在偏差。例如，当指令为“订北京中关村附近，500 元预算，下个月 1 号大床房”时，实际用户 90% 通过“酒店金刚”或“猪搜”入口操作，但自动化测试常误判至其他资源位（如活动页），导致核心 UV 页面链路覆盖准确率不足，无法有效验证真实用户高频场景。行业术语理解缺失：模型对垂类术语（如“交通 OD”指交通出行数据、“OTA 页面”指在线旅游平台）存在歧义，引发测试用例生成逻辑错误。例如，在航班测试中，“OD”被误识别为“订单”，导致关键流程验证失效。实施策略：RAG 业务知识库定制：构建飞猪专属知识库，整合用户行为热力图（如酒店金刚点击路径）、行业术语词典（如“OD=Origin-Destination”），在 Prompt 生成前动态注入上下文。例如，当检测到“订酒店”指令，且无其他特殊要求时，RAG 自动匹配“酒店金刚”作为首选入口，确保测试路径与真实用户行为一致。记忆体（Mem）动态优化：设计短期记忆模块，实时记录用户历史操作特征（如连续 3 次从“搜索模块”进入酒店列表），在决策时应该优先调用高频路径逻辑。针对大促营销活动期，记忆体自动识别新增入口（如“双 11 特惠”标签），动态调整测试优先级。子智能体（sub-Agent）分工协同：路由 Agent：专责解析指令并匹配高频用户路径（如识别“订酒店”自动路由至酒店金刚）；术语 Agent：实时校正行业黑话（如将“交通 OD”映射为交通数据模块），确保测试逻辑无歧义；验证 Agent：在关键节点（如支付前）交叉校验路径是否覆盖核心 UV 页面，触发偏差预警。价值体现：业务垂类知识是 AI 自动化测试的“导航仪”——通过 RAG、记忆体与子智能体的协同设计，将抽象指令转化为精准的业务路径验证，确保技术服务于核心用户场景的质量保障目标。3.4、持续跟进前沿技术，动态演进应用能力，优化整体链路效果核心原则：将技术演进，视为应用体系的有机组成部分，通过持续跟踪 AI 能力边界拓展与生态创新，实现测试链路与业务复杂度的动态适配，避免技术滞后成为效果瓶颈。问题依据与内部实践痛点：AI 技术的演化迭代速度日新月异，在 AI 自动化的基座模型下，我们从最初 gpt3.5 只能写文字、到 gpt4 可以多模态传图片，到 qwen-vl-max-latest 能够在点击、滑动时，精准给到像素级别的操作 的 pixel point，都表明了技术能力的演进速度，已经远远超越我们去思考如何 fix issue 的迭代速度了。通过建立与 AI 技术发展同频的升级机制，技术底座持续吸收 AI 的开源演化成果，并高效整合开源生态创新，使测试体系始终具备精准匹配业务迭代的适应性。3.5、拓展 AI 泛化检查能力，加强视觉智能感知与断言，降低漏测概率核心原则：突破操作意图识别的局限，将 AI 能力延伸至对视觉界面的动态理解与泛化校验，使测试体系从“执行动作”转向“结果验证”，确保系统能自主感知 UI 状态变化并判断业务逻辑一致性。问题依据与内部实践痛点：现有测试过度依赖操作指令解析与“编码形式的断言”，难以应对多端 UI 差异场景下的隐性问题。例如，小程序中优惠券弹窗样式，可能只断言了弹出是否弹出，或者弹窗文案是否正常展示，但是如果弹窗局部出现了空坑，或者渲染异常，通过 “编码形式的传统断言” 是无法及时感知与相应的，如此就产生了漏测的可能。而 AI 本身的图片解析与研判能力，就可以很好的处理这些问题，即可以判断单张图片上的泛化异常问题，也可以在多张图片的链路上，去分析判断一致性等相关问题。又或者结合实事、工单、可诉等相关外部数据，给出非逻辑 BUG 的风险提醒。价值体现：AI 泛化检查是质量保障的“视觉神经”——让测试能力从机械执行转向智能感知，确保技术演进始终服务于用户体验的核心目标。四、效果展示从几个橱窗场景，进行 AI 智能化效果展示。4.1、对于异常弹窗的静默处理4.2、对于异形元素（无文字）的像素级坐标感知4.3、对于连续逻辑的动态自检与判断能力4.4 对于循环操作的短期记忆4.5 对于死循环场景的脱困能力4.6 对于截图的泛化检查能五、思考总结AI 技术的深度引入，有效解决了 C 端 UI 自动化质量保障体系普遍存在的通用问题，推动测试能力实现较大的提升：用例维护成本显著降低通过 AI 语义化改造，系统能够动态理解业务变更逻辑（如营销活动入口调整），自动适配用例，大幅减少因业务快速迭代导致的人工维护投入，使团队精力从重复性调整转向测试策略优化。测试覆盖深度切实提升泛化检查能力突破了传统编码断言的局限，使验证从操作指令延伸至结果状态。系统可自主识别多端 UI 差异中的隐性问题（如弹窗渲染异常、元素空坑等），有效弥补了人工难以覆盖的视觉类风险盲区。多端兼容性问题系统性改善基于 RAG、记忆体与子智能体的协同设计，AI 深度融入业务垂类逻辑（如高频用户路径、行业术语校正），确保测试流严格对齐真实用户行为，显著降低了因端侧差异引发的漏检风险。本质价值：AI 不是简单替代人工，而是将测试工程师从机械执行中解放，使其聚焦于质量策略设计与业务风险预判。当系统能自主完成弹窗处理、像素级操作及死循环脱困时，质量保障真正实现了从“执行工具”到“智能伙伴”的转变——技术价值的体现，在于让专业能力更高效地服务于用户体验本质。
预算有限、技术空白：最刁钻的 AI 用户，是中小企业老板
2026 年，大模型已经不再稀缺，但它在中小企业的办公环境中处境却很骨感。市场部用通用聊天机器人写促销文案，结果因工具不理解“BOM 表”“良品率”等术语，导致员工反复返工；法务人员还在逐字比对几十页合同，在密密麻麻的条款里找差异；客服团队被重复问题淹没，而公司花了几万元采购的 AI 工具，始终没能真正嵌入业务流程。问题在于工具离场景太远。当算力和模型能力变得普及，企业要的不再是“更强的大模型”，而是一个能理解自己业务、快速跑起来、带来实际收益的智能助手。行业正在悄然转向。AI 算力需求从训练转移至推理，推理算力需求增长 4 倍；算力消费模式从买卡转移到买 Token，Token 消耗量增长 53 倍；几乎所有企业都在通过智能体的方式消费 Token。华为云和华为云伙伴都观察到，客户不再纠结参数规模，反而关心“它能帮我解决什么具体问题”。华为云看准了这个拐点。今年 1 月 23 日，华为云在“华为云中国区销售伙伴产品方案发布会”上，隆重介绍了 Flexus AI 智能体——一个专为中小企业设计的轻量化、场景化智能体平台。它聚焦于更专业的场景、追求更精准的效果，并致力于实现极简部署。Flexus AI 智能体依托华为自研的搜索大模型，攻克了搜索精度的关键难题。在企业知识问答、智能数据查询等高频场景中，其准确率领先业界平均水平 2 至 9 个百分点。在发布会现场的实时对决中，面对权威数据集的严格考验，Flexus AI 智能体更以 100%的准确率胜出，充分证明了其性能的领先性。该平台重点覆盖互联网、金融与保险、医疗健康、制造业、零售/电商、专业法律服务及教育等行业。其创新的 “Solution as Code” 功能，能将企业级应用场景打包成“即取即用”的模板，这使 Flexus AI 智能体超越了工具属性，成为优秀实践经验的高效载体。此外，华为云的“天筹 AI 求解器”还能为工业、物流等复杂场景提供最优决策支持，切实帮助企业降本增效。Flexus AI 智能体的目标十分明确：让即便没有专职 AI 团队的中小企业，也能在几天内部署一个真正“懂行”的智能助手。这背后，折射出华为云对 AI 商业化下半场的核心判断——最终的战场，在于帮助客户实现业务价值。为中小企业制造的 AI 智能体过去十年，云计算在中小企业中完成了从“可选项”到“必选项”的演进。如今，人工智能正经历相似的关键跃迁。然而对广大中小企业而言，这场技术浪潮并非坦途：它们并不缺乏拥抱 AI 的意愿，却普遍困于三大现实挑战——应用场景模糊、技术门槛高企、投入产出难以量化。华为云敏锐捕捉到这一结构性变迁，依托在工程化落地、场景理解与企业级服务领域的长期积累，将 Flexus AI 智能体定位为通向长尾市场的“轻量化入口”。产品设计源于对典型中小企业客户的深度洞察：预算有限、缺乏专业 IT 团队、需求表达不清晰，却对数据安全与成本控制高度敏感。其目标清晰而务实——回应中小企业“用得起、用得上、用得好”的朴素诉求，同时在 AI 商业化深水区开辟差异化增长路径。作为面向泛行业中小企业的轻量化平台，Flexus AI 智能体以“开箱即用、高性价比、安全可控”为核心理念，通过四大能力直击 AI 落地痛点：丰富模板库：提供 40 余个源自真实企业实践的预置场景，覆盖舆情监测、报告撰写、客服问答、知识检索等通用与行业需求，大幅降低启动成本；一站式平台：支持可视化编排与一键部署，无需编码即可完成智能体构建与发布，数日内即可上线业务助手；安全可控：支持公有云调用与私有化部署双模式，保障数据主权与合规要求；底座协同：深度集成华为云 Tokens 服务与昇腾 AI 算力，保障高并发稳定性，并自然带动 ECS、数据库、KooSearch 等云资源的协同消耗。相较于华为云生态内面向大型企业、强调深度定制的平台，Flexus AI 智能体聚焦轻量化通用场景，在办公、营销与服务等高频领域追求极致的简便与实用，形成清晰的差异化定位。尤为关键的是，该产品精准破解了 AI 落地的“最后一公里”难题——企业知识问答。当前，企业普遍采用“检索增强生成（RAG）”技术赋予大模型专业知识，但效果瓶颈往往不在模型本身，而在于前端检索精度不足：传统关键词检索难以理解语义，易在海量知识库中漏检或错检，导致智能助手“答非所问”。对此，Flexus AI 智能体内置的企业级搜索服务成为破局关键：以华为自研的中文文本向量大模型为底座，具备出色的语义理解能力；其检索引擎在权威基准测试中表现优异，实现精准高效的语义匹配；通过架构优化，关键性能指标显著优于主流开源方案，同时有效控制成本。最终，企业获得的不再是一个“听起来聪明”的对话机器，而是一位真正精通业务、检索精准、响应迅捷的可靠数字助手。这一能力已在多行业实战中快速验证：互联网与出海企业：用于语义级信息检索、舆情监测及动态视频生成，一键部署覆盖电商、科研与物流的 AI 工具链；金融与保险：实现研报自动生成、财务风险预算、智能审计及反欺诈风控，部分保险场景复用自医疗行业的成熟实践；医疗健康：深入辅助诊疗、影像分析与报告解析，为医疗机构提供研发助手；制造业：应用于工业质检、包装检查、生产安全检测、设备预测性维护、高炉工艺控制和性能预测等领域；零售与电商： 场景涵盖用户运营、门店巡检等。某国内头部奶茶品牌一周内所有门店系统均上线智能体，月付费仅 4 万元；教育行业：可用于内容生成与学术支持、教学辅助等；法律行业： Flexus 企业搜索服务在中国法律智能技术评测中斩获类案检索一等奖；某住宅设计公司已将 Flexus AI 智能体深度用于合同风险条款识别与合同比对中。这些案例背后，是一套真正为中小企业量身打造的 AI 落地路径：无需技术积累、不必重金投入，只需聚焦自身业务，就能快速用上 AI。Flexus AI 智能体以“场景更专、效果更精、使用更易”为原则，提供开箱即用的模板和零代码操作体验，配合免费调优支持，真正做到“一天出 Demo、一周上线见效”。全流程测评：智能体如何进入内容生产？作为专注于科技行业的内容创作者，我们始终在寻找能够提升信息处理深度与效率的工具。内容创作，尤其是科技领域，面临着信息过载、源头繁杂、热点更迭迅速的常态挑战。在策划一个深度选题时，从海量噪音中快速梳理出主线、定位核心矛盾，往往消耗大量精力。因此，我们对华为云 Flexus AI 智能体进行了体验。我们最近正在研究中国 AI 硬件出海战略与挑战，这个方向既涉及复杂的技术趋势研判，又牵涉多变的国际贸易政策环境。为此，我们尝试使用华为云 Flexus AI 智能体矩阵辅助完成前期调研。我们的测试分两步走：先让“深度研究报告撰写”智能体勾勒全球产业趋势图谱，再请“国家政策研究与比较”智能体扫描关键市场的准入壁垒。当我们要求“深度研究报告撰写”智能体研究 2020-2026 年 AI 智能硬件的行业发展趋势时，智能体并未直接输出结论，而是首先展示其思考路径——将问题拆解为市场规模、产品形态、技术演进、竞争格局和应用场景五个维度，并据此构建报告结构。这种结构化处理带来了三个实际价值：节省框架搭建时间：几分钟内生成的研究提纲，覆盖了边缘 AI 设备渗透率、AI PC 出货量、NPU/GPU 融合架构等关键议题，避免了从零开始的信息筛选。聚焦核心变量：通过数据表格（如各细分市场 CAGR、厂商份额预测）和趋势关键词，帮助我们快速识别哪些是驱动变化的关键因子。提供可扩展基础：输出内容并非封闭结论，而是带有明确数据来源提示和逻辑节点的“半成品”，便于后续人工验证与观点深化。紧接着，我们请“国家政策研究与比较”智能体“研究美国、欧洲和印度，在进口中国 AI 智能硬件时不同的海关政策。”智能体没有给出模糊或笼统的结论，而是立即先建立了一个清晰的四维比较分析模型：关税结构与 HS 编码、技术性贸易壁垒（认证）、国家安全审查、政策演变趋势。这直接对应了企业出海实操中必须面对的四大关卡。差异化逻辑的提炼：在反馈中，智能体不仅罗列了 FCC、CE、BIS 等认证差异，更尝试归纳出不同市场的核心监管逻辑：美国的“科技遏制与长臂管辖”、欧盟的“规则主导与伦理审查”、印度的“贸易保护与产业替代”。这种对政策背后战略意图的解读，远比单纯列举条款更有洞察力。这些归纳虽需进一步验证，但已为后续针对性调研提供了清晰的问题清单和方向指引。综合来看，Flexus AI 智能体的核心优势不在于“给出答案”，而在于“组织问题”。它通过结构化拆解，将模糊、宽泛的研究需求转化为可操作的分析路径，显著缩短了从信息搜集到洞察生成的链条。这一能力不仅适用于科技内容创作，在财经报道、政策简报、市场进入评估等需要快速处理多源信息并输出逻辑清晰内容的场景中，同样具备实用价值。Flexus AI 智能体的价值不在于炫技式的能力，而在于将 AI 真正嵌入中小企业的业务流。在 AI 从技术热词走向商业落地的关键阶段，华为云选择以轻量化、模板化、安全可控的方式切入长尾市场，既回应了中小企业“用得起、用得上、用得好”的核心诉求，也重新定义了 AI 产品的价值标准：不是参数多大，而是离业务多近。
原文链接：https://www.nocobase.com/cn/blog/6-best-open-source-ai-ticket...之前的文章中，我们梳理了一些可以替代 Zendesk 的开源与自托管 AI 工单系统方案。在文章撰写和资料调研的过程中，我们也持续关注了社区里对相关话题的讨论。 从实际使用体验来看，传统工单系统本质上只是一个记录与流转工具，记录问题、改变状态、最后关闭。至于问题是否被快速理解、是否被正确分派、是否能少走弯路，几乎完全依赖人工经验。 在 Reddit 的技术社区中，有两条讨论引起了我们的注意。!越来越多的团队开始尝试引入所谓的 “AI Helpdesk”，希望借助 AI 来缓解支持压力。但在 Reddit 的讨论中，我们看到的反馈却相当一致，也非常直接：AI 往往只是生成一段看起来很聪明的回复对实际处理效率的提升非常有限整体流程并没有发生变化，只是在原有系统上多了一个 AI 按钮如果 AI 只是停留在回复层，而没有真正进入工单流程本身，那它对团队的帮助是非常有限的。💬 嗨！你正在阅读 NocoBase 博客。NocoBase 是一个极易扩展的 AI 无代码/低代码开发平台，用于构建企业应用、内部工具和各类系统。它完全支持自托管，基于插件架构设计，开发者友好。→ 欢迎在 GitHub 上了解我们也正是在这样的需求和反馈之下，我们认为，“AI 工单系统”已经不再只是一个简单的产品分类，而更像是一个需要被重新定义的解决方案层级。它不应只是一个会生成回复的系统，而应当是一个能够真正介入流程、自动理解与分派工单、基于知识库给出可用建议，并且能够与企业内部业务系统深度结合的 AI 工单系统。本文将从 AI 工单系统在 2026 年应具备的核心能力出发，系统性梳理这些能力可以如何在不同系统中实现，帮助你和团队在选型时跳出“是否带 AI”的表层判断，回到效率和结构本身。2026 AI 工单系统的必备能力1. 自动理解与摘要 AI 工单系统需要准确理解工单内容，从自然语言描述中提取关键信息，减少人工反复阅读和上下文确认的成本。2. 智能分类与路由 真正有效的 AI 应当能够自动完成初步分类与优先级判断，并将工单分派给合适的团队或角色，而不是把这些决策继续留给人工处理。3. 基于知识库的回复建议 AI 的价值在于复用已有知识，通过历史工单和文档给出可编辑的处理建议，而不是直接“自动结案”或输出脱离上下文的通用回答。4. 流程中的 AI 介入点 AI 应当贯穿工单的完整生命周期，在建单前、处理过程中以及关闭与总结阶段持续发挥作用。5. 可控、可扩展、可自托管 在企业场景下， AI 工单系统必须支持数据主权和模型可替换，避免被单一 SaaS 锁定，才能在长期发展中保持可控性和扩展空间。开源 AI 工单系统选型清单1.NocoBase官网链接：https://www.nocobase.com/GitHub 链接：https://github.com/nocobase/nocobaseGitHub Star 数：21.4k核心定位 NocoBase 是一套以数据模型为核心的开源业务系统平台，通过插件化架构扩展业务能力，并将 AI 能力深度融入系统的核心模块之中。工单、知识库、流程、内部服务台都是其可以构建的业务模块。🎉基于 NocoBase 2.0 构建的智能工单系统适合场景希望高度自定义工单流程的 IT / 内部支持团队不满足于标准流程，需要结合内部业务系统的组织对数据主权、自托管、AI 模型可控性有明确要求的企业希望将工单系统逐步升级为内部智能服务平台的团队AI 扩展方式NocoBase 的 AI 能力不是附加功能，而是通过 AI 员工深度融入业务系统。自动理解与摘要AI 员工可以理解工单的自然语言描述结合数据模型与字段结构，自动提取关键信息支持生成摘要并写回工单字段，减少人工阅读和上下文确认成本智能分类与路由AI 可作为工作流中的决策节点根据工单内容、字段信息和历史数据进行自动分类计算优先级并分派给对应团队、角色或 SLA 流程基于知识库的回复建议（RAG）工单解决过程可以自动转为知识条目新工单创建时可基于已有知识推荐相似解决方案AI 员工可以辅助查找已有知识，并生成建议回复流程中的 AI 介入点AI 可介入建单前（表单填写辅助）处理过程中（分析、建议、补充信息）关闭阶段（总结工单、沉淀知识）可控、可扩展、可自托管100% 开源、完全自托管支持多种 AI 模型（OpenAI、Claude、本地模型）插件化架构，可基于企业业务灵活调整系统2. Frappe Helpdesk官网链接：https://frappe.io/helpdeskGitHub 链接：https://github.com/frappe/helpdeskGitHub Star 数：2.9k核心定位 Frappe Helpdesk 并不是一个孤立的工单系统，而是 Frappe 业务平台中的一部分，天然与 ERP、CRM、项目管理等模块共享数据模型，更偏向业务系统一体化的服务支持方案。适合场景已经在使用 ERPNext / Frappe 平台的组织希望将工单与业务数据、客户、订单、资产等信息打通的团队对“系统一致性”和内部数据联动要求高，而非只关注客服功能的企业内部 IT 支持、业务支持型 Helpdesk 场景AI 扩展方式Frappe Helpdesk 的可以作为业务平台的一部分，能够让工单自然融入企业已有的数据与流程体系。对于已经使用 ERPNext 的团队来说，它更像是一个业务支持入口，而不是独立的 AI 工单系统产品。自动理解与基础分类（可扩展）可结合 Frappe 平台已有的数据结构通过外部 LLM 或自建 AI 服务，对工单描述进行基础理解基于业务数据的辅助建议工单可直接关联 ERP / CRM 数据AI 可基于已有业务记录，给出处理参考或背景说明更适合“业务支持型”场景，而非高并发客服场景3. Chatwoot官网链接：https://www.chatwoot.com/GitHub 链接：https://github.com/chatwoot/chatwootGitHub Star 数： 27.1k核心定位 Chatwoot 可以统一承载来自不同渠道的对话，并将这些对话转化为可处理的支持请求或工单。适合场景需要统一管理 Web Chat、Email、社交媒体、IM 等多渠道支持入口的团队将“对话”作为服务起点，而不是先生成工单的组织希望在支持流程前端引入 AI，减轻人工接待和初步沟通压力的团队AI 扩展方式Chatwoot 并不以复杂的工单生命周期管理见长，其 AI 能力更多集中在沟通与入口层。自动理解与摘要Chatwoot 天然以“对话”为核心对象通过接入外部 LLM，可实现：对话摘要回复草稿生成常见问题自动应答工单触发与前置分流对话可根据规则或 AI 判断转化为工单在建单前完成初步筛选和分流减少无效或重复工单进入后端系统4. Zammad官网链接：https://zammad.com/GitHub 链接：https://github.com/zammad/zammadGitHub Star 数： 5.4k核心定位 Zammad 以完整的工单生命周期管理为核心，强调多渠道接入、状态流转、权限与 SLA 管理，是一款流程导向非常明确的 Helpdesk 工具。适合场景需要一套成熟、结构清晰的 Helpdesk 系统的 IT 支持团队对工单生命周期、权限和 SLA 管理有明确要求的组织希望在稳定工单流程之上，引入 AI 做辅助判断与建议的团队以 Helpdesk 为核心，而非平台化重构的场景AI 扩展方式Zammad 本身并不内置 AI 功能，但其规则引擎与 API 设计，使其非常适合在既有流程上叠加 AI 能力。自动理解与摘要（可扩展）可通过 API / Webhook 接入外部 LLM帮助支持人员快速把握问题核心，减少人工阅读成本规则驱动的分类与分派Zammad 拥有成熟的规则系统AI 可辅助完成主题识别、优先级判断结合现有规则，实现更智能的分派与升级逻辑基于知识库的回复建议Zammad 支持知识库模块可通过外部 AI 服务，基于已有知识内容生成回复建议5. FreeScout官网链接：https://freescout.net/GitHub 链接：https://github.com/freescout-help-desk/freescoutGitHub Star 数：4k核心定位 FreeScout 可以提供一个简单、可控的共享收件箱与工单管理工具，功能聚焦、学习成本低，更接近“开源版 Help Scout”。适合场景中小团队或初期阶段的支持团队以邮件工单为主要支持渠道的组织预算敏感、希望避免复杂系统引入成本的团队对流程复杂度要求不高，但希望逐步引入 AI 辅助的场景AI 扩展方式FreeScout 本身并不内置 AI 能力，但其插件机制和简单的数据结构，使其可以在有限范围内叠加 AI 辅助功能。基于知识库的回复建议（可扩展）结合已配置的知识库内容、历史工单或预设回复模板利用 LLM 生成可编辑的回复草稿，供支持人员参考和调整更适合处理常见问题或重复性场景，而非复杂、多轮上下文的推理基于规则的初步分类可结合规则与 AI 辅助判断结果对邮件工单进行初步分类或标签标记6. Faveo Helpdesk官网链接：https://www.faveohelpdesk.com/GitHub 链接：https://github.com/faveosuite/faveo-helpdeskGitHub Star 数：1.2k核心定位Faveo Helpdesk 是基于 Laravel 生态的开源 Helpdesk 系统。内置工单、知识库与基础流程管理能力，强调可读性与可扩展性，适合进行二次开发和功能增强。适合场景使用 Laravel / PHP 技术栈的团队希望在 Helpdesk 基础之上，逐步引入定制功能或 AI 能力的组织对知识库建设与内容复用有明确需求的支持团队不追求平台级重构，但需要一定扩展空间的场景AI 扩展方式Faveo Helpdesk 的 AI 扩展主要依托其知识库结构清晰、代码可扩展的特点，更适合从“内容与建议层”引入 AI。基于知识库的回复建议内置知识库模块，结构清晰可结合外部 LLM，对知识库内容进行检索与生成为支持人员提供可编辑的回复建议自动理解与摘要（可扩展）可通过 Laravel 生态中的 AI 服务对工单描述进行基础语义理解与摘要帮助支持人员更快把握问题背景。结语在选型过程中，比起功能数量，更应该关注 AI 能够在多深的程度上参与到你的工单流程中，系统是否具备持续扩展这些能力的空间。随着使用场景的变化，工单系统的边界也在不断延展，从最初的问题记录工具，到内部服务台，再到如今的 AI 驱动的业务支持平台，新一代的工单系统正在逐步成为企业内部协作与服务交付的重要基础设施。💕如果你在工单系统选型或 AI 工单系统实践中有类似困惑，希望这篇文章能带来一些参考，欢迎分享给更多感兴趣的朋友。相关阅读：4 个值得关注的开源业务数据管理工具4个适合企业业务流程的轻量化软件（附真实案例）6 个替代 Excel 的企业内部管理软件开发者收藏！10 个减少重复 CRUD 的开源工具GitHub Star 数量前 12 的 AI 工作流项目最适合外包交付的 6 个开源无代码与低代码GitHub 上星星数量前 10 的 AI CRM 开源项目如何快速搭建一个替换 Excel 的系统？（完整指南）
告别拼凑：记忆、检索与AI数据引擎的一站式技术栈解析（一）
作者：傅榕锋，OceanBase 高级技术专家AI 开发者需要什么样的数据库在开始正式话题前，我们不妨先思考一个问题： AI 时代下开发者需要什么样的数据库？自本世纪初以来数据库需求的演变历程。Web 2.0及业务在线化的时代，强调的是一个可靠、精确的记录系统，能够精准地记录每一笔交易数据，满足典型的事务处理（TP）需求。进入移动互联网和数据智能化时代后，随着数据量的爆发式增长，海量数据分析的需求成为主流。这时，分析型（AP）数据库开始占据重要位置。AI 时代的真正到来，驱动数据库不仅要支持查询和分析功能，更需具备理解和推理的能力。快来关注我，获取 OceanBase 第一手的产品信息和技术资源，与行业大咖 “唠” 出真知！AI 时代开发者的痛点作为数据库从业者，我们需要深入分析 AI 时代下开发者对数据库的具体需求。数据类型的多维化：在传统数据库中，图片、视频、音频仅能被存储而难以有效利用。借助 AI 模型的帮助，这些非结构化数据可以转化为可检索的形式，如通过嵌入模型转换为向量，或使用大语言模型提取文本描述和标签，从而将非结构化数据转变为结构化或半结构化数据以实现高效检索。性能与规模的极致化：鉴于向量数据对内存和磁盘资源的高占用特性，在成本与性能之间寻求最佳平衡显得尤为关键。为此，亟需采用高效的算法，以优化召回率与资源成本之间的权衡关系。智能处理的内生化：例如，在 RAG 场景中，文档需先进行切片并生成向量，这通常涉及向量数据库、文档型数据库以及事务型数据库的联合使用。为了简化这一流程，理想的解决方案是让数据库自身承担更多的标准化数据处理任务，减少开发者的负担。开发流程的敏捷化：目标是让开发者更加专注于业务逻辑本身，而非陷入复杂的数据处理流程之中。AI 时代的理想数据库基于上述痛点，AI 时代的理想数据库应具备以下四个特征。多模态支持：提供统一的平台，支持多种数据类型，包括但不限于向量、全文、标量、 JSON 格式。高性能引擎：针对 AI 工作负载进行优化，确保在控制成本的前提下实现最优性能表现。智能化集成：内置 AI 运行时环境，使数据库可以直接执行复杂的智能处理任务，减少对外部系统的依赖。简易操作：设计直观易用的界面和工具，降低非专业开发者的使用门槛，促进更多领域专家参与到数据处理工作中。综上所述， AI 时代我们期待的数据库应该是强大、智能、一体化的，是数据与 AI 融合的平台。AI原生的一体化数据库是否存在正所谓“需求决定市场”，契合AI时代理想数据库特质的产品必然会出现。而就目前来看，OceanBase 新发布的 seekdb 已率先落地，不仅具备了相关核心能力，更在快速迭代中持续进化。混搜架构的轻量级、多模态的AI原生数据库OceanBase seekdb 是一款面向 AI 场景的轻量级、多模态的原生数据库，专为支持混合搜索、上下文理解与智能数据处理而设计。其整体架构分为五个核心层级，实现从数据存储到查询执行的全链路优化。1. 统一应用接口层。seekdb提供基于 SQL 的统一查询语言，兼容标准 SQL 语法，支持多模态数据的联合查询。同时，提供面向开发者的 Python SDK，具备简洁易用的 API 接口，支持 skip-by-list 等高效检索模式，显著降低开发者使用门槛。2. 支持混合负载的多模计算层。继承自 OceanBase 的成熟优化器体系，seekdb具备强大的查询规划与执行能力，在混合检索场景中，会自动进行自适应执行和查询优化，能够根据查询条件自动选择最优执行路径。同时，支持混合负载自适应执行、AI 函数调用、ACID 事务保障及灵活 UDF 扩展，满足复杂业务需求。3. 多模数据层。支持多种数据类型统一存储，实现“存即能检”，打破传统系统中不同数据类型需分库管理的局限。包括：关系表（传统结构化数据）向量（Embedding 向量）文本（原始文本内容）JSON（半结构化数据）GIS（地理空间数据）数组、位图等扩展类型4. 多模索引层。构建业界领先的多模索引体系，支持的索引类型如下。向量索引：高效支持近邻搜索（ANN），兼顾精度与性能。全文索引：支持中文分词与语义匹配。混合索引：结合向量与标量条件进行联合检索。JSON 索引：加速嵌套字段查询。二级索引、GIS 索引：满足多样化查询需求。支持多索引协同查询，在一次请求中完成跨模态数据的融合检索。5. 部署模式层。服务器模式：传统集群部署，适用于高并发、大规模生产环境。嵌入式模式：以库的形式内嵌于应用程序中，生命周期与应用一致，适合边缘计算、AI 应用快速构建等轻量化场景。OceanBase seekdb 通过“统一接口 + 多模存储 + 智能索引 + 灵活部署”的一体化设计，实现了对 AI 工作负载的端到端支持，真正做到了“一个数据库，搞定所有数据”。快速构建：更灵活、更轻量、不止于 SQLOceanBase seekdb 不仅具备强大的功能，更在易用性和部署灵活性上进行了深度优化，助力开发者快速构建 AI 应用。1. 更灵活：双运行模式，适配多样场景。服务器模式：适用于企业级、高可用、分布式部署。嵌入式模式：直接集成到 #Python 应用中，无需独立部署数据库服务，极大简化开发流程，特别适合 RAG、Agent、智能问答等轻量级 AI 应用。2. 更轻量：极简资源占用，轻松跑起基准测试。单实例仅需 1C2G 内存即可运行 VectorDBBench 基准测试，相比传统数据库，资源消耗更低，启动更快，非常适合本地调试、原型验证和边缘部署。3. 不止于 SQL：引入 Schemaless SDK。引入 Schemaless SDK，开发者无需定义表结构即可直接插入和查询数据，提升开发灵活性。使用seekdb快速创建RAG应用下面我们演示一下如何使用 seekdb 快使创建一个 RAG 应用。第一步：三行代码快速创建一个知识库（SETUP）导入 pyseekdb 模块，启用 seekdb 的 Python SDK。初始化客户端实例，参数为空表示采用嵌入式模式，数据库生命周期与应用绑定，无需独立部署服务。创建知识库并定义为 Collection。第二步：批量插入文档片段（INSERT）功能说明：调用 upsert() 函数批量插入文档内容（documents）。同时关联元数据（metadatas），包括分类、内存、存储、价格等结构化信息。显式指定文档 ID（ids），便于后续检索与更新。关键特性：用户仅需提供原始文本和元数据，无需手动调用嵌入模型生成向量。数据库内部自动调用内置的嵌入模型，将文本转换为向量并存储。AI 能力下沉至数据库，开发者无需关注向量化过程，seekdb 自动完成文本 → 向量的转换，实现“透明化”处理。第三步：混合检索，精准召回（QUERY）查询维度分析：query_texts：输入自然语言文本，触发向量检索，用于语义匹配。where：设置关系型过滤条件，如 category == laptop 和 ram >= 16，实现精确筛选。where_document：基于全文索引进行关键词匹配，要求文档内容包含 “RAM”。n_results：限制返回结果数量为 2 条。实现机制：查询时，seekdb 内部自动将 query_texts 输入传递给嵌入模型，生成查询向量。结合向量索引、全文索引、二级索引等多种索引执行混合检索。最终返回满足所有条件的最相关结果。第四步：效果展示输入检索条件为：需要一个 12 GB 内存以上的高性能笔记本。运行后输出结果如下图所示，召回结果分析如下。第一条：16GB 内存、512GB 固态的专业笔记本，完全满足“高性能 + 16GB 以上内存”的要求。第二条：32GB 内存、1TB 固态的游戏本，虽非专业用途但性能卓越，符合语义意图。该案例模拟了典型的 RAG 场景，用户只需输入自然语言问题，系统即可自动完成文本向量化、多条件联合检索、高精度召回。全流程由数据库内核统一处理，极大简化了开发复杂度,真正实现“让开发者专注于业务，而非数据处理”。欢迎亲自上手试用：https://github.com/oceanbase/seekdb。当前版本支持 Linux 平台下的嵌入式模式运行，Windows 和 macOS 版本将在近期和大家见面。可访问 oceanbase.ai 获取样例代码，支持本地测试与快速验证。SQL 直接调用 AI 的原生体验OceanBase seekdb 不仅是一个支持多模态数据存储与混合检索的数据库，更致力于将 AI 能力深度集成于数据库内核，实现“SQL 直接调用 AI”的原生体验。seekdb AI Inside 的内置处理除了 AI_EMBED 方法外，还引入 AI_RERANK 和 AI_COMPLETE，可以实现数据分析自动化、特征提取、智能内容生成、语义搜索增强、结果优化等效果。在 seekdb 中使用可以构建从粗排到精排的高效分层混合检索处理流程。该流程分为四个阶段。阶段1：标量过滤（Scalar Filtering）。在全量数据集上首先执行关系型条件过滤（如 category = 'laptop', ram >= 16），缩小候选集过滤范围。阶段2：向量搜索（Vector Search）。对过滤后的候选集执行向量相似度检索，基于语义匹配找出最相关的文档，使用近邻搜索算法（ANN）高效完成高维向量比对。阶段3：全文搜索（Full-text Search）。在候选集中进一步执行关键词匹配，确保结果包含用户关心的关键信息（如 "RAM"），支持中文分词与模糊匹配，提升召回精度。其中标量、向量、全文的过滤顺序取决于优化器。阶段4：粗排 → 精排 → 大模型重排。经过以上过滤后得到粗排的结果，此时再去调用 AI_RERANK，数据库会直接调用 RERANK 模型进行精排，精排结束后，通过调用 AI_COMPLETE 即可调用大模型，大模型会直接进行回答。以上所有的 AI 标准操作流程都在数据库中进行，开发者只需在查询中添加相应函数，即可让数据库自动调用大模型对数据进行处理，显著提升用户体验。OceanBase seekdb 适用场景OceanBase seekdb 作为一款轻量级、多模态、AI 原生的数据库，凭借其统一存储、混合检索、内嵌 AI 能力 和嵌入式部署支持，在多个新兴与传统智能化场景中展现出显著优势。以下是其典型的适用场景。1.替代“三库并行”，降本增效在 RAG 架构中，传统方案通常需要同时维护三类数据库。向量数据库存储文本嵌入向量。文档数据库保存原始文本内容。关系型数据库管理元数据（如分类、时间、权限等）。这种“三库并行”模式不仅带来高昂的运维复杂度，还导致资源重复占用（三份独立实例），难以在资源受限的本地或边缘环境中落地。seekdb 通过单一数据库统一承载向量、文本与结构化元数据，实现一次写入，多路索引（向量索引 + 全文索引 + 二级索引）、统一查询接口，支持混合条件过滤、极低资源开销（1C2G 即可运行），适合个人本地知识库、中小企业内部知识管理系统、边缘侧智能问答应用等。2.语义搜索引擎，打破模态壁垒seekdb 的多模态能力使其天然适配跨模态语义搜索场景。无论是文本、图片、音频还是视频，均可通过嵌入模型转化为统一的向量表示，并结合元数据进行联合检索，通过统一向量 + 元数据 + 全文的混合检索框架，打破模态壁垒。典型应用包括：以图搜图、音频内容检、视频片段语义匹配、多媒体资产管理系统。3.Agentic AI 应用，保证数据一致性在 Agentic AI（智能体）场景中，Agent 需要频繁执行上下文感知的混合检索，比如结合用户历史行为（标量过滤）、匹配任务目标语义（向量搜索）、检索相关文档片段（全文匹配）。seekdb 的原生混合检索引擎与内嵌 AI 函数能够高效支撑此类复杂查询，避免外部服务调用带来的延迟与一致性问题。适用于任务型对话系统、自主决策机器人、智能工作流引擎等应用场景。4.AI 辅助编程，提升质量，降低成本AI 编程助手存在云端 + 客户端双端检索需求，传统方案面临两大挑战。架构割裂：云端使用多源召回（向量+全文+语法树），客户端依赖轻量插件（如 SQLite + 向量扩展），两套系统逻辑不一致。性能瓶颈：通用数据库缺乏专业向量索引与优化器，召回效果与效率受限。seekdb 提供统一的 SDK 与查询接口，可使云端与客户端使用同一套 API，且客户端在嵌入式模式下仍具备专业级向量检索能力。seekdb还支持代码语义搜索、API 推荐、错误修复建议等高级功能。通过这些能力统一技术栈，提升召回质量，降低双端开发与维护成本。5.企业应用智能化丝滑升级对于大量仍在使用 MySQL 的传统企业应用，seekdb 提供了一条平滑演进路径：高度兼容 MySQL 协议，现有应用可无缝迁移。迁移后即可获得 向量检索、全文搜索、JSON 支持等 AI 原生能力。为未来引入 RAG、智能报表、自动化分析等 AI 功能奠定数据基础。因此，MySQL 到 OceanBase 的迁移是“最丝滑”的路径之一。seekdb 作为其轻量化延伸，进一步降低了企业智能化转型的技术门槛。6.端侧应用智能化的理想选择随着终端设备算力提升，越来越多智能应用向端侧迁移。seekdb 的嵌入式部署能力使其成为端侧智能数据库的理想选择：资源占用极低（1C2G 可运行）。支持离线向量检索与语义理解。生命周期与应用绑定，无需独立服务进程。让端侧应用具备“本地大脑”，减少对云服务的依赖。典型场景包括：智能家居设备中的本地知识问答。工业机器人中的实时故障诊断。移动端个人助理的上下文记忆管理。车载系统的本地语义导航。从轻到重、从简到繁： AI 应用快速迭代的理想基础设施在 AI 应用快速迭代的背景下，开发者面临从原型验证、开发测试到生产部署的多阶段需求。OceanBase 与 seekdb 的深度融合，构建了一套覆盖全生命周期、支持平滑演进的弹性数据库架构，能够满足不同阶段、不同规模场景下的灵活部署需求。原型验证与开发测试阶段：嵌入式模式（seekdb）在项目初期，开发者通常需要快速验证 AI 模型效果或构建最小可行产品（MVP）。此时可采用 seekdb 嵌入式模式：将 libseekdb.so 动态库直接集成至应用中，作为本地数据库运行。数据库生命周期与应用绑定，启动即用，关闭即销毁。无需独立部署服务，极大简化环境搭建流程。支持向量、文本、JSON 等多模态数据存储与混合检索。嵌入式模式适用于个人开发者快速原型开发、端侧智能应用（如移动端、机器人）、本地调试与算法验证等场景。测试与小规模生产环境：单机部署模式当应用进入测试或小规模上线阶段，可迁移到单机部署模式：启动独立的 seekdb 进程，提供服务端接口。支持多客户端连接，适合团队协作开发。可通过配置文件管理数据路径、内存参数等。仍保持与嵌入式模式的 API 兼容性，代码无需变更。单机部署模式适用于小型工作负载、测试环境与生产环境、多租户需求等场景。生产环境：多租户与高可用架构随着业务稳定运行，需考虑资源隔离、高可用性和容灾能力，此时可选择以下两种生产级部署方式。单机多租户模式（OceanBase 单机部署） ：使用 OceanBase 单机实例，通过多租户机制实现多个业务之间的资源隔离。适用于多个业务共享同一数据库实例但需独立管理资源的场景。支持独立的配额控制、备份策略和监控告警。主备模式 / 三副本模式（OceanBase 高可用架构）：采用主备架构或三副本（2F1A）架构，保障数据高可用。支持自动故障切换与读写分离。适用于对稳定性要求较高的中小规模业务系统。多租户与高可用架构适用于中小规模工作负载、对容灾和高可用有明确要求的业务、多租户共用数据库的 SaaS 平台等场景。大规模与高性能场景：分布式集群架构当业务持续增长，数据量和并发请求激增时，可进一步扩展为分布式集群架构。无共享分布式集群 ：由多个 OBServer 节点组成，支持水平扩展。支持大规模工作负载、关键业务高并发访问。具备强一致性、线性可扩展性与动态扩容能力。基于对象存储的存算分离集群：存储层使用对象存储（如 OSS），计算层由 OBServer 提供。实现“冷热数据分离”，降低存储成本。适用于海量非敏感数据分析场景（如日志分析、历史归档）。提供更高的性价比与更强的扩展能力。分布式集群架构适用于大规模工作负载、关键业务系统、高性能高并发、更高性价比的大数据处理任务等场景。OceanBase 与 seekdb 的组合形成了一个 “从轻到重、从简到繁” 的完整弹性架构体系，核心优势有如下三点。API 完全兼容：无论选择哪种部署模式，业务代码无需修改；配置驱动升级：只需更改连接地址与配置参数，即可完成架构迁移；平滑演进路径：支持从个人开发到企业级生产的无缝过渡。这使得 OceanBase + seekdb 成为 AI 应用快速迭代的理想基础设施，真正实现了“一次开发，全栈适配”，助力企业在 AI 时代加速创新落地。当然，在AI时代，AI数据库不足以支撑应用所需的完整基础设施能力，因此，OceanBase构建了上下文工程体系中的关键能力。让我们敬请期待下一篇文章。
智能体来了从 0 到 1 ：核心挑战是非技术性的认知与场景重构
在人工智能从“感知智能”迈向“行动智能”的过程中，智能体（AI Agent）被普遍视为复杂任务自动化的关键形态。随着智能体能力逐渐外溢到真实业务场景，一个共识正在行业内形成：限制智能体从 0 到 1 的关键因素，往往不是模型能力本身，而是业务被理解和结构化的程度。一、重新理解智能体：不是程序，而是决策执行体在工程语境中，智能体通常被定义为： 能够感知环境、进行推理决策，并通过工具执行动作以达成目标的计算实体。与传统软件不同，智能体并不依赖预先穷举的流程路径，而是通过“思考—行动—反馈”的循环方式动态推进任务。这一特性决定了，智能体建设的重心已从代码实现转向决策逻辑的定义与约束。二、第一道门槛：从流程控制到目标约束传统软件强调确定性，工程师通过规则覆盖所有路径，系统行为可预测、可复现。但智能体的运行逻辑本质上是概率性的，其价值恰恰来自对不确定环境的适应能力。从 0 到 1 的第一道门槛，是放弃对“过程正确”的执念，转而追求“目标对齐”。任务拆解能力决定上限 模糊目标无法驱动可执行行为。真正可用的智能体，依赖对目标的多层拆解：明确子任务边界定义每一步的输入输出约束可调用工具的作用范围容错不是缺陷，而是设计前提 在智能体系统中，错误并不等同于失败。关键在于是否具备：环境反馈机制中途修正能力失败可回滚或可中断的安全边界三、场景解构的难点：业务并未为智能体准备好智能体的能力高度依赖其所处的业务环境。当业务知识无法被机器理解时，模型能力再强也无法转化为生产力。核心问题不在“有没有数据”，而在“业务是否被结构化”。隐性经验尚未显性化 大量关键判断仍依赖个人经验，缺乏可传递的规则或案例沉淀。知识源质量决定上限 如果企业内部文档存在冲突、过期或逻辑断裂，RAG 机制只会放大错误。工具接口是行动能力的边界 没有清晰权限、规范接口和可回溯执行结果，智能体只能停留在“建议层”。四、评价体系的重构：什么才算“好用的智能体”智能体不同于传统系统，无法仅通过“是否输出正确结果”进行评价。更贴近实际的评估维度包括：任务完成稳定性：在不同输入条件下是否保持逻辑闭环推理路径合理性：中间决策是否符合业务认知工具使用效率：是否存在无效调用或循环行为在实践中，人机协同往往是从 0 到 1 阶段最稳妥的形态。关键并非是否“全自动”，而是人工介入点是否被合理设计。五、结论：智能体的门槛，本质是业务认知能力智能体能否跨过 0 到 1，并不取决于模型参数规模，而取决于构建者是否真正理解业务问题，并将其转化为机器可执行的决策结构。当业务被拆解为清晰的目标、规则与反馈回路时，智能体才能从概念演示走向真实生产力。