来源|Walt@SQL和数据库技术(ID:)
2023年火爆全年，2024年伊始Sora春节炸街。生成式AI成了最大热点，国内外各大互联网、科技企业争相推出、更新大模型，开源和公有云上的大模型也层出不穷。“ALL in AI”的口号也不绝于耳。
对于大模型应用而言，个人觉得可以从“To C”与“To B”的概念，衍生出从“From C”和“From B”两个视角维度来看。
首先是“From C”个人视角，对于普通个人，随着、Sora的爆火，自媒体、各种AI学习课程、副业教程、社群也随之扑面而来，在这部分中主要是利用各大厂的通用大模型，直接使用指令和大模型交互，获得想要的内容（例如AI自媒体、AI视频、AI绘画、AI数字人、副业娱乐等等）。
在这一维度而言，主要的集中点是个人用户优化提示词（）获得自己想要的内容，在这一维度中更多的是辅助，容许出错，但即使AI大模型出现“幻觉”等现象也不会影响总体的应用。
作为入门和学习体验，在数据库角度小编也尝试做了些小小的总结。
其中数据库相关的主要内容包括:利用生成测试用例、实现SQL语句格式化、进行自然语言描述转为传统SQL编写、传统SQL语句编写转为自然语言描述、 对数据库常见错误分析和知识点入门等辅助性应用。
其次是“From B”视角的企业级AI应用。个人觉得这部分对于个体尤其是职场人而言，无论就业或者职业发展都将会产生巨大的影响。生成代码、辅助业务、数据分析、AI客服等能力听起来就吸引力满满，同时对职场人而言又有种不言而喻的危机感。
在企业级AI应用的过程中，AI本地部署、和私有化业务结合、客制化的过程，可能带来巨大的市场和就业机会，但也将淘汰一大批人，同时在AI加持下的超级个体也将涌现。
与个人应用相比，企业应用更加注重数据隐私和安全、大模型幻觉和准确性问题。现在各行各业、几乎每家企业都在寻求如何安全地将生成式AI嵌入企业，帮助企业减少成本、提高生产力，使其能够在竞争中获胜。
做软件产品的企业，也努力将生成式AI大模型和自己的拳头产品进行融合，例如:
SAP提出借助嵌入式AI实现业务转型，将生成式AI与业务数据和流程相结合的人工智能解决方案。
提出数据库、云和AI三个引擎相融合，推出集成向量数据库23c。
宣布计划在 23c 中添加使用 AI 向量的语义搜索功能。此功能集合称为AI ，其中包括新的向量数据类型、向量索引和向量搜索 SQL 运算符，使 数据库（ ）能够将文档、图像和其他非结构化数据的语义内容储存为向量，并以此快速运行相似性查询。这些新功能还支持 (RAG)，这是一种创新性的生成式 AI 技术，将大型语言模型 (LLM) 和私有商业数据相结合，以回答自然语言问题。
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