美国拉斯维加斯 — Oracle 旗舰数据库发布新一代 AI 原生版本 Oracle AI Database 26ai。这一长期支持版本是 Oracle “AI for Data”战略的一大支柱。“AI for Data”战略旨在帮助客户利用整个组织的所有数据(无论数据位于运营系统还是分析数据湖)来捕获可信赖的 AI 洞察并提高工作效率。随着 26ai 的到来,客户可以轻松配置和使用各种前沿 AI 模型,释放企业数据的力量。
甲骨文公司数据库技术执行副总裁 Juan Loaiza 在甲骨文全球 AI 大会主题演讲中表示:“在 AI 时代蓬勃发展的关键在于快人一步地捕获突破性洞察,实现突破性创新,取得突破性的效率提升。在这一次的里程碑式更新中,Oracle 将 AI 和数据融合在一起,构建了新一代 AI 原生数据库。”
Oracle AI Database 26ai 不仅集成 AI 技术来处理所有主要数据类型和工作负载(包括 AI 向量搜索),还进一步将 AI 集成到数据库管理、数据开发、应用开发、数据分析等各种数据库功能。同时,该版本还支持 Apache Iceberg 开放表格式、模型上下文协议 (MCP)、业内前沿 LLM、主流 Agentic AI 框架,以及开放神经网络交换 (ONNX) 嵌入模型。
Loaiza said 还表示:“Oracle AI for Data 战略的一大目标,是通过使用开放标准在构建和部署 AI 应用上为客户赋予自主选择权。”
Oracle AI Database 26ai 是一个长期支持版本,用以取代 Oracle Database 23ai。客户只需应用 2025 年 10 月的版本更新,即可从 23ai 升级到 26ai,不需要进行数据库升级或重新认证应用。此次更新免费附带了 AI Vector Search 等更多高级 AI 功能,还提供了一个免费套餐。
Loaiza 补充说,“它依旧是一个全功能的关键任务型 Oracle 数据库,独特之处在于它安全、高效、可靠地将 AI 集成到了数据所在位置。”无论数据位于 Oracle Cloud、其他超大规模云环境、私有云环境还是本地部署环境,它都能提供强大的 AI。简而言之,这个关键任务型企业数据库将提供原生向量搜索、自治 AI 数据湖仓功能、自然语言分析以及面向企业应用开发人员的 AI。
“In this monumental release, Oracle has architected AI and data together to create a next-generation, AI-native database.”
Oracle AI Database 26ai 可帮助客户从企业所有数据中捕获更深入的洞察。其原生 AI Vector Search 与关系型数据、文本、JSON、知识图谱和空间搜索相结合,支持企业快速、准确地检索相关文档、图像、视频、音频以及结构化数据。客户可以轻松地将 AI Vector Search(AI 向量搜索)与 LLM 结合使用来搜索私有数据,结合公开数据回答业务问题。
Loaiza 表示,Oracle AI Database 26ai 的原生向量搜索功能能够以“前所未见的方式”快速解答复杂问题。借助 Oracle AI Database 26ai,客户可以对自身所有企业数据运行高级 AI 分析。Oracle Autonomous AI Lakehouse 将 Oracle AI Database 与灵活的 Apache Iceberg 数据湖结合,帮助客户利用 Oracle Exadata 的强大性能和按使用付费的无服务器扩展能力,对 Iceberg 数据运行全面的 AI 功能和分析 SQL。
现在,Oracle Autonomous AI Lakehouse 在 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Amazon Web Services、Google Cloud 和 Microsoft Azure 这四大主要超大规模云技术平台上均可使用,而且还可以在同一云环境中与 Databricks 和 Snowflake 互操作。这意味着客户能够充分利用现有投资并发挥 AI 的优势。
Loaiza 表示,在从 Oracle Database 23ai 升级到 Oracle Database 26ai 后,企业将发现现有 AI 数据仓库自动转变为 Autonomous AI Lakehouse。他说,“Oracle Database 26ai 能够基于 Iceberg 数据湖表格式,全面处理高级关系型数据、图形和 JSON 数据,同时提供 Exadata 的强大性能。”
Oracle AI Database 26ai 的各种高级特性可以在降低风险的同时,更快速地为 AppDev 团队赋予 AI 优势。这些特性包括新的 Data Annotations、面向企业开发人员的自然语言界面以及多种 AI agent 构建、部署和管理方法。
例如,Data Annotations 可以向 AI 解释数据的用途、特征和语义。这些额外信息有助于 AI 生成更出色的应用,为自然语言问题提供更准确的解答。简单来说,这类似于过往数据库迭代中的 SQL 调优。
此外,Oracle AI Database 26ai 的 AI Private Agent Factory(一个 AI agent 创建和管理工具)提供了一个无代码式 AI agent 构建和部署框架。它可以作为容器部署在客户选择的任意环境中。最后,Oracle AI Database 的统一数据模型将向量、关系、JSON 和图形数据模型整合在一起来简化 AI 计划,也能优化开发操作。
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