Data for AI 的关键路径（四）：数据库内置向量、图、检索，全变为 AI 超级引擎
一、核心定义
未来数据库本质是从“数据仓库”演变为“AI大脑”，原生融合事实、关系、语义，实现复杂AI应用的高效构建
二、类比说明
过去：冰箱（存事实）+砧板（处理关系）+烤箱（特定计算）
现在：智能料理机 - 同时放入事实（食材）、关系（搭配规则）、语义（目标口味），自动执行全过程（推理），直接产出菜品（洞察）
三、核心组件
3.1 从概念上看
- 结构化数据（SQL）：精确事实（如用户ID）
- 关系图谱（Graph）：实体连接网络（如关注关系）
- 向量嵌入（Vector）：非结构化数据的语义指纹（如文本相似度）
- 流式数据（Stream）：实时动态事件（如用户点击）
3.2 从工程上看
融合体：数仓 + 图数据库 + 向量数据库
比如：Snowflake + Neo4j + Milvus
用可编排的联邦式引擎把不同计算域的能力拼成一个逻辑上的“多模态推理机”
四、总结：AI 时代数据库的发展方向
从被动存储到主动推理，集成所有数据类型与规则，实现统一高效AI计算。
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