生成式AI转型指南：数据库助力释放AI潜力
生成式AI的成功之旅始于运营数据
企业成功的关键在于数据，数据可以用来驱动应用、挖掘业务价值。企业早已在使用客户信息、财务交易和库存水平等运营数据来优化业务流程，提升客户体验。如今，生成式AI又极大地提高了数据的潜在价值。生成式AI是解锁更多业务价值的关键，能够通过优化后的搜索功能和个性化帮助，变革客户互动方式，协助开发者和管理员完成任务，大幅提高团队工作效率，并承担日常重复性工作，让员工得以专注于创新与创造。
生成式AI使现代化改造变得空前紧迫
领先企业早已将运营数据库和生成式AI相结合，在客户服务、营销自动化、产品搜索和员工辅助等领域改善体验并提高业务价值。然而，实施生成式AI技术并非易事，许多组织发现，他们所用的旧数据库导致他们无法实现全新水平的数字化转型。只有14%的组织对其旧数据库的AI支持状况感到满意或非常满意，这表明还有很大的改进空间。旧数据库存在的问题很多，技术落后和用户体验不佳只是其中两例。随着生成式AI的发展，对数据库进行现代化改造的新需求迫在眉睫。
数据库为企业级生成式AI应用和智能体提供核心驱动力
基础模型是使用通用数据训练的大型机器学习(ML)模型，但仅靠这些模型不足以构建用户所需的基于上下文的高度精准体验。数据库迎来了真正的高光时刻，将基础模型接地在实时网络信息、企业数据（数据库和数据仓库）、企业应用（ERP、CRM和HR系统）以及其他相关信息来源，实现基于上下文的个性化用户体验。强大的企业级AI智能体构建，围绕简单易用、准确性和上下文三大指导原则。
利用Google Cloud数据库和生成式AI实现创新和转型
Google Cloud可帮助组织构建生成式AI解决方案，并简化其所依赖的数据库的管理工作。借助Google DataCloud，数据团队可利用生成式AI工具充分发挥企业数据的价值，并通过内置功能直接便捷地应用AI/ML技术。Google Cloud数据库可轻松集成至您的开发者生态系统，支持MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、Redis、Valkey、Cassandra和MongoDB等主流开源及商业引擎，可确保运营效率、加快开发速度并降低总拥有成本(TCO)。
AlloyDB助力组织构建生成式AI应用
AlloyDB针对需要实时且精准响应的企业级生成式AI应用进行了优化。AlloyDB AI是内置于AlloyDB中的一组集成式功能组件，可帮助开发者利用其运营数据构建高性能且可扩容的生成式AI应用。AlloyDB AI提供以下功能：自动生成嵌入、兼容pgvector的急速性能向量搜索、与AI生态系统集成、高性能过滤式向量搜索、AI赋能的SQL运算符和自然语言支持。
跨所有Google Cloud数据库进行向量搜索
Google Cloud数据库产品/服务中提供了内置向量功能，以提高操作的简便性和效率。应用可以使用近似最近邻或精确最近邻算法对文字和图片等复杂数据类型执行快速相似性搜索。包括Memorystore、Firestore、BigQuery、Cloud SQL for PostgreSQL、Cloud SQL for MySQL、AlloyDB for PostgreSQL、Spanner和Bigtable等。
编排框架
生成式AI数据库工具包可简化生成式AI智能体的创建、部署和管理，并与LangChain和LlamaIndex等编排框架集成，简化将Google数据库整合到应用中的过程，大幅简化代码，提升模块化程度和可维护性。
利用AI助力数据库开发和管理
AI可改变开发者的工作模式，助其解决有碍高效工作的重要问题。Database Center可帮助您提高工作效率和创造力，并为数据库开发和管理提供强大助力。AI赋能的辅助功能可简化数据库全流程的各个环节，助您聚焦核心要务。
开始转型之旅
了解各种可能性，组建开发团队，从小处着手，寻找改进机会，开始在数据库中使用生成式AI。
使用Google Cloud开启转型之旅
Google Cloud提供了一个数据库现代化改造计划，整合了优质数据库、迁移工具、专家指导、最佳实践和迁移支持资源，旨在帮助您从Oracle和SQLServer迁移到Google Cloud数据库，从而助力您的组织实现其生成式AI目标。
Google Cloud的数据库产品组合
Google Cloud提供了一个智能、开放、统一的数据和AI云平台，帮助您构建面向未来的生成式AI应用。包括Cloud SQL、Firestore、AlloyDB for PostgreSQL、Memorystore、Database Migration Service、Spanner、BigQuery、裸金属解决方案和Bigtable等。
