利用 PostgreSQL 构建数据和人工智能平台 (Chinese Edition)

第五章 人工智能应用设计模式

本作品已使用人工智能进行翻译。欢迎您提供反馈和意见：[e-mail]

2023年9月，红杉资本风险合伙人戴维·卡恩发表了一篇引人深思的博文：《人工智能的2000亿美元之问》。他的论点清晰明确——从GPU到数据中心再到能源，人工智能的基础设施支出已突破2000亿美元。而收入远落后于支出，投资回报似乎遥不可及。 不到一年后，卡恩更新了博文标题与数据："人工智能的6000亿美元之问"。基础设施支出与实际价值之间的鸿沟正在扩大。

这并非新鲜事。上世纪90年代，人们曾为迎接互联网浪潮投入数十亿美元建设光纤基础设施。但当收益未能如期而至时，互联网泡沫便随之破灭。然而——这些投资并非徒劳。正是这些基础设施为亚马逊、谷歌等企业主导下一个时代铺平了道路。

人工智能正面临类似的考验。关键不在于基础设施是否重要，而在于我们能多快将投入转化为创造价值的应用。对企业而言，这归结为一个根本性抉择：是迁移现有系统，还是彻底改造？

这个抉择并非真空中的孤立事件，它受到三大力量牵引着每位首席信息官和首席技术官：

• 开源崛起：PostgreSQL等成熟的社区驱动平台正与专有系统抗衡并超越。

• 新兴应用的爆发式增长：从智能助手到自主智能体，应用创新速度已超越多数IT团队的跟进能力。

• 迁移与转型的两难抉择：是移植现有系统，还是为AI时代重新构想？

这些张力共同构筑了现代人工智能应用的架构，并指向价值创造的真正所在：超越聊天机器人，超越RAG演示。正如我们在第四章所探讨的，真正的进步需要人工智能解决现实问题——那些关乎核心价值、能释放真正生产力的问题。

当今人工智能生态系统正面临类似考验。决定成败的并非仅是基础设施——关键在于这些系统能否超越新奇性。

卡恩的长期视角发人深省：

人工智能将创造巨大的经济价值。专注于为终端用户创造价值的企业建设者将获得丰厚回报。我们正身处一场可能定义时代的科技浪潮之中。

我们眺望相同的远景。坚信今日勇于投资AI的企业——那些愿意尝试、学习并持续进化的企业——终将赢得持久的竞争优势。这正是我们将AI融入产品体系的核心理念。

本章将以Oracle迁移的人工智能协同系统为例，阐述我们如何将理念付诸实践。这条道路并非一帆风顺，但每次绕行都让我们收获宝贵经验。

运用人工智能重塑Oracle到PostgreSQL的数据库迁移

2004年公司创立之初，源于一个简单而迫切的需求：企业渴望摆脱专有数据库系统的束缚，同时避免引发连锁崩溃。Oracle迁移成本高昂、风险巨大且耗时漫长。我们打造的工具、服务及兼容特性，使PostgreSQL成为切实可行的企业级替代方案。

使命未变，方法已新。人工智能将迁移从机械流程提升为价值创造的转型过程。核心问题不再仅是"如何从Oracle迁移到PostgreSQL"，更在于"如何重构工作流、应用程序和数据流，使其默认具备智能代理特性"。

随之而来的是我们对工具与思维的全面革新。

核心困境

乍看之下，Oracle与PostgreSQL惊人相似。两者都是经受数十年行业演进锤炼的成熟关系型数据库，在数据完整性、事务可靠性及系统性能方面有着共同的语言。

诚然，二者之间存在天然的桥梁。正是这种基础使PostgreSQL成为Oracle迁移的理想目标。但现实情况是：相似性仅是故事的一半。

表面之下暗藏关键差异。有些显而易见，有些则微妙难察——但无一不重要。尽管两者均支持SQL，但ANSI标准化并非绝对。随着时间推移，各厂商都发展出自己的方言、扩展和行为模式。例如Oracle包含专有的PL/SQL特性、优化器提示和内置包，这些在PostgreSQL中均无直接对应。而PostgreSQL则实现了自己的一套扩展和标准解释。 ...