基于湖库一体架构，统一管理结构化、半结构化与非结构化等多模态数据，一个系统承载事务处理、实时分析与 AI 工作负载。
首批通过安全可靠测评，面向关键业务
集中式架构，兼具性能与成本优势
面向 AI 应用与 Agent 的多模数据库
湖库一体的 AI 多模态数据系统
企业级 AI 数据分析 Agent
企业级 Agent 后端基础设施
数据库 AI 运维 Agent
一体化云数据库，提供多云一致体验
软硬一体，极致性能与高可靠性保障
开箱即用的 AI 数据库一体机
全链路数据库迁移评估
一站式数据传输与同步
数据库全生命周期管理
数据库开发与管控协同
数据库智能诊断与自治
OceanBase 高级技术专家，AI 平台与应用负责人
吉剑南负责 OceanBase AI 平台的研发，致力于打造一体化 AI 技术栈，涵盖面向智能分析的 DataAgent，以及基于湖仓一体数据库构建的安全 Agent Runtime，为各行业提供可用于生产环境、具备规模化扩展能力的 AI 解决方案。
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当 Data Agent 查到数字之后，如何进一步理解业务、解释变化？本文结合销售分析与银行问数场景，介绍 OceanBase DataPilot 对本体驱动 Data Agent 的探索。
我们为什么开始想Ontology这件事 OceanBase DataPilot 上线以来，用户问 Agent 的问题变得越来越复杂。 一开始大家问的是“上个月各渠道 GMV 多少”，一次 NL2SQL 就够了。慢慢地，问题变成了“帮我看一下 A 品类销量为什么下降”“把这批订单延期的原因归类，输出一份周报”“这个分析下周同一时间自动跑一遍并推给我”。 这类问题的共同点是：它不再是一次查询，而是一个完整的业务过程——里面有对数据的理解、对指标口径的对齐、对分析步骤的编排，最后还可能涉及写回和外部集成。 在做这些能力的过程中，我们看到两种失败模式反复出现。 第一种是 Agent 每次都从零开始，同...
为什么同一个"收入"数字，财务、市场、AI 助手会给出三个不同答案？本文详解 OceanBase AI 数据库上下文层的核心——本体与语义层的分工、建设路径，以及 OceanBase OSI 如何用"
