<p>Data + AI 已经成为数据从业人员必须关注的技能。在基于 Databend Cloud 平台上可以大大简化数据人员在数据基础工作方面的投入，让数据人员可以花更多的精力去研究 Data + AI 的实践。在此背景下，11月29日，Databend Meetup·上海站线下活动"如何打造 AI 时代的数据基石"，汇集了国内数据库领域多位一线专家：<strong>Databend 创始人吴炳锡、沉浸式翻技术专家陈琦，沈超、资源数据平台架构师邵锋、TiDB</strong> <strong>解决方案架构师</strong> <strong>刘源、空中云汇架构师赵飞祥</strong>以及来自各行各业的技术负责人，数据部门负责人。参会嘉宾围绕"如何打造 AI 时代的数据基石"的主题，共同探讨了大模型时代数据库和数据平台的创新演进与实战应用。</p> 
以下内容就将为您带来这些话题背后的深度思考：
基于 Databend 无编程实 Data Pipeline 及数据分析
Databend Labs 联合创始人吴炳锡，系统地介绍了 Databend 作为一款云原生数据仓库，如何以其独特架构和技术特性，极大地简化和革新传统大数据 Data Pipeline 的构建与数据分析流程，并展示了其与 AI 融合的强大潜力。 
Databend 的清晰定位：解决传统大数据之痛
分享开宗明义，指出了 Databend 的核心定位：简单易用、高性能、低成本。其目标是成为一款云原生湖仓一体化产品，旨在：
- 降低云上大数据成本：利用对象存储实现极致的存算分离和低成本存储。
- 简化数据架构：坚持” SQL 为王”，让复杂的湖仓开发变得像使用传统数据库一样简单。
- 统一数据枢纽：支持构建企业级统一数据仓库，并提供跨多云、跨 IDC 的高可用体验。
核心革新：重构 Data Pipeline 的开发模式
分享通过对比，深刻剖析了传统大数据架构（依赖 Kafka, Flink, Spark, Trino 等繁多组件）的痛点：技术栈复杂、技术要求高、落地慢、运维成本高昂。
针对这些痛点，Databend 提出了一套以 SQL 为中心 的”无编程” Data Pipeline 解决方案，其核心构件包括：
- 数据秒级摄入 (
COPY INTO+External Stage)：通过监听对象存储事件，实现海量数据的快速加载与可见。 - 内置流计算 (
Stream)：提供表级增量变更捕获能力，无需额外组件即可实现高效的实时 ETL，性能提升可达 10 倍。 - 自动化任务调度 (
Scheduled Task)：通过 Serverless Task 实现完整的数据处理工作流编排，让一个懂 SQL 的人就能轻松完成复杂的数据治理。 - 强大的外部函数 (
UDF)：支持用 Python 等语言轻松扩展功能，实现与外部系统（如更新 Redis）或 AI 服务的无缝集成。
与 AI 的深度融合：从数据平台到智能基座
分享重点展示了 Databend 在 AI 时代的前瞻性，其与 AI 的融合体现在两个层面：
- 原生 AI 能力：内置向量计算和 AI 函数（如
cosine_distance），为 AI 应用提供开箱即用的支持。 - 可扩展的 AI 集成 (
External UDF)：通过 UDF 可以方便地调用 Embedding 模型、情感分析、文本相似度等外部 AI 服务，将 Databend 升级为一个支持智能化数据分析与应用的” AI 原生”平台。
卓越效益与广泛验证
分享通过具体数据证明了 Databend 的卓越效益：
- 成本大幅降低：在替换 Trino/Presto、Elasticsearch、数据归档等场景中，成本降低 75% 到 95%。
- 极致的可扩展性：支持单表 2.6 万亿行、1PB+ 的超大规模数据处理。
- 广泛的行业应用：已成功服务于中信银行、微盟、苹果中国等知名企业，应用于主数据平台、日志分析、数据归档等多种场景。
总结
Databend 通过其云原生、一体化的架构，将复杂的大数据技术栈简化为以 SQL 为核心的开发体验，从根本上降低了数据开发的门槛、成本和运维负担。 它不仅是一个高性能的数据仓库，更是一个内置了流处理、任务调度和强大扩展能力的数据平台操作系统。在 AI 时代，其原生及可扩展的 AI 能力进一步使其成为企业构建智能化应用的理想数据基石，完美契合了当下企业追求降本增效和快速创新的核心诉求。
构建海量记忆：基于 Databend 的 2C Agent 平台|沉浸式翻译
沉浸式翻译团队技术专家陈琦在 构建海量记忆：基于 Databend 的 2C Agent 平台|沉浸式翻译实践分享，核心阐述了他们如何利用 Databend 构建一个面向海量用户的、具备”长期记忆”能力的 AI Agent 平台。
沉浸式翻译在比较早期已经接入 Databend , 公司内部在无运维的情况下，支撑了千万级用户，月活百万级用户。Databend 目前不但承担沉浸式翻译的平台分析数据，也承担了部分业务类数据。 目前团队正在 Databend 上构建海量记忆体的 2C Agent 平台。
核心挑战：
传统方案的痛点：
- 组件割裂：维护向量库、关系型数据库、缓存等多套系统，开发和运维复杂。
- 缺乏生命周期管理：向量库只增不减，导致噪音增加、性能下降、成本飙升。
为什么选择 Databend？
- All-in-One：统一处理向量、结构化和半结构化（JSON）数据，简化架构。
- Serverless：零运维、按需付费，完美契合小团队”小步快跑”的模式。
- 可编程性：通过 SQL、UDF 和 Task 实现复杂的数据处理和生命周期管理。大大简化开发投入
核心架构与创新（MemOS）：
- MemNodes 表：作为记忆实体，利用计算列和聚簇索引优化混合查询（向量+条件过滤）性能。
- MemEdges 表：构建记忆图谱，用 SQL 存储关系，解决纯向量检索无法处理的逻辑推理问题。
- 混合检索算法：结合 SQL 过滤、向量搜索和图关联，实现精准且上下文丰富的记忆召回。
- 自动化生命周期：通过 Serverless Task 定期对记忆进行摘要融合和归档，实现”会遗忘的智能系统”。
价值总结：
该实践成功地将 Databend 作为统一数据基石，以极低的运维成本和优雅的技术方案，实现了从”翻译工具”到懂用户的”语言伴侣”的演进，为 2C AI 提供了易用，低成本，高性能的平台。
Data + AI – 数据平台的应用和实践
第三个分享中邵锋老师带着一线经验给我们分享数据平台的建设和 Data+AI 实践。属于非常硬核的分享，因为保密问题就不再公开邵锋老师的分享。
AI 时代的数据基石：趋势、挑战与 TiDB 实践
TiDB 解决方案架构师刘源老师，从行业更宏观的视角探讨了 AI 时代的数据挑战，并阐述了 TiDB 作为”数据基石”的解决方案和案例。 
核心洞察：
- AI 发展趋势：大模型进入平台期，下一代突破指向”世界模型”。当前 AI 面临幻觉问题（源于概率生成的有损压缩）、算力消耗和伦理安全等挑战。
- AI 应用现状：情感陪伴、内容生成等”幻觉友好型”应用火热，但金融、制造、医疗等严肃 ToB 场景落地艰难，面临数据治理缺失、场景碎片化等挑战。
AI 时代对数据库的新要求：
- 多模态融合：同时处理关系表、向量、全文、图谱等数据，”多库合一”。
- 实时与高扩展：弹性支撑 Agent 的推理、记忆和 Multi-Agent 协作。
- 支持 AI 原生体验：成为 Agent 的”集体记忆中枢”，能主动交互。
TiDB 的解决方案：
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核心特性：金融级高可用、天生的弹性扩展、HTAP 一体化架构、正在演进的多模态数据融合能力。
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AI 原生探索：
- 增强数据访问层：通过 RAG、GraphRAG 等技术，将 TiDB 打造成企业知识核心，降低大模型幻觉。
- 构建 Data Agent 能力：研发 AutoFlow，让用户用自然语言直接进行混合查询和数据分析。
- 面向 Multi-Agent 未来：扮演”共同记忆体”，支持数据版本化、分支管理等。
