随着技术的进步，生成式人工智能（AI）正在改变与数据库的交互方式。无论是数据科学家、数据库管理员还是充满好奇心的研究人员，都能从这一变革中获益。过去，创建复杂的SQL查询或整合不同数据集是一项挑战，但现在，通过使用生成式AI，可以用简单的语言与数据库进行交流，并获得AI驱动的推荐和洞察。
向量与嵌入
AI工程师倾向于将数据存储为整数的长向量形式。与传统的行列式数据库不同，某些数据库提供了简单的向量存储方式，保持数据的完整性。这些存储向量可能包含数十甚至数百个数字。通常，这些向量与嵌入相关联。嵌入对于AI中的“可解释性”至关重要。典型的AI模型被视为“黑箱”，但嵌入可以为提供对这些模型更深入的洞察。通过查看这些嵌入，可以了解模型如何解释不同的数据元素及其关联。数据工程师需要理解并利用向量数据库和嵌入的潜力。
查询模型
数据库查询优化可以从生成式AI中受益。AI模型可以根据查询效率数据和先前查询处理时间推荐改进或不同的查询方法，从而实现更快、更有效的数据检索。AI模型将用户的简单语言请求或查询转换为SQL或其他数据库命令。新查询功能的能力不仅限于寻找完全匹配，它们还可以找到“最接近”的值，以创建推荐引擎或发现异常。
推荐系统
数据库中的生成式AI可以提供基于数据库内容的推荐。它们使用相似性查询识别“接近”的数据项，这些通常代表消费者正在寻找的合适匹配。背后的数学可能简单到计算n维空间中的距离，但这足以产生意想不到的结果。生成模型可以使用协同过滤方法根据用户的偏好和相对于其他用户的行为来推荐产品或数据。
索引范式
数据库中存储的数据可以通过生成式AI进行研究，然后推荐最佳的索引技术。AI可以建议索引哪些列或特征、设置哪种类型的索引，以及根据查询趋势和流量因素重新结构或重新排列索引以优化速度。向量数据库具有生成索引的功能，这些索引有效地覆盖了向量中的所有数据元素。AI基本上在用于训练时就包含了数据库中的所有数据。可以用简单的短语向AI查询，AI将使用复杂但可适应的搜索方法回答它们。
数据分类
可以使用生成式AI模型对新的、未经处理的数据记录进行分类，这些模型经过训练和验证后，可以根据记录的内容确定或预测每个记录的最佳可能类别标签。AI算法整理混乱，过滤噪声，并在非结构化数据集中建立秩序。它们可以从照片中判断一个人的情绪，或对整个文本段落的情绪状态进行分类。算法可以学习识别模式，甚至从照片中提取微小的特征。为了提供一致的、清晰界定的表格视图，它们对数据进行分类、收集关键信息并进行分类。
性能提升
许多高级元任务已经通过使用机器学习算法数字化，以理解查询数据的模式和格式。它们可以监控服务器带宽并制定策略以满足不断变化的需求。它们能够实时变化，并能够预测消费者需求。AI可以通过推荐压缩技术和编码方法来减少所需的存储量和I/O操作数量，这些方法根据数据的特性量身定制。这有助于提高数据库的性能。实施AI以创建数据库操作模型也有助于实时识别异常。奇怪的模式可能有助于早期发现操作限制或安全问题。
数据清洁
管理一个成功的数据库包括维护应用程序本身，并确保每条记录尽可能可靠和无错误。通过寻找差异、突出显示它们，有时甚至推荐修复措施，AI减少了工作量。当AI模型查看每一点数据时，它们可能会发现条件，例如在发现正确拼写之前客户的名字被拼写错误。此外，它们可以学习传入数据的形式并将其吸收，以创建一个统一的数据库，其中每个名字、日期和其他细节都统一呈现。