概述

背景信息

OceanBase 数据库为原生分布式数据库系统，在实际应用中，其复杂的分布式架构、涉及多节点协作与数据分布，使管理与技术支持层面存在着显著挑战。管理员不仅要熟悉常规数据库运维操作，还需深入掌握分布式系统原理，处理数据一致性、负载均衡等复杂问题。在技术支持方面，一旦出现故障，文档搜索困难，排查难度较大，需综合考量网络、节点、软件配置等多方面因素，且因技术的专业性和复杂性，技术支持团队需具备深厚的技术功底与丰富经验，这对许多企业来说，是不小的负担。

为解决 OceanBase 管理与技术支持难度大的问题，我们期望借助 PowerRAG 与大模型能力，实现智能问答功能（可在任意界面唤醒）。通过这种方式，能够帮助用户更好地理解并更轻松地运维 OceanBase，有效降低数据库的运维成本，提升服务质量和效率。

功能说明

OceanBase AI 助手通过深度整合大语言模型（LLM）、检索增强生成技术（PowerRAG），并融合内置的 OceanBase 知识库及数据库原生的向量与全文索引能力，打造智能问答核心引擎。基于 PowerRAG 的多轮检索机制，LLM 可精准调用知识库中沉淀的技术文档、最佳实践及故障案例，针对系统配置调优、故障诊断修复、性能瓶颈分析等数据库运维核心场景，输出体系化、专业化解决方案。

在大模型配置层面，OCP 支持通过 系统管理 > 外部集成 > AI 模型 功能模块，灵活接入阿里云通义千问、字节跳动豆包、DeepSeek 等第三方大模型服务，或部署自建大模型。用户可自主配置 LLM + 嵌入模型 + Rerank 重排序模型（可选），快速激活 AI 助手能力。

技术原理

在 OCP 中，AI 助手将文档以向量的形式批量存储在 OceanBase 数据库内，用户通过 智能对话 向 AI 助手提问，AI 助手使用大模型将提问内容转换为向量，通过向量在数据库中检索相似向量值，得到相似向量对应的文档内容后，再将它们同用户提问一起发送给大模型，大模型会根据提供的文档生成更准确的回答。

前提条件

在使用 AI 智能对话前，请确保当前 OCP 的 MonitorDB 为 V4.3.5 BP3 及以上版本。

注意事项

• 若当前 OCP 进行过升级回退，可能导致仅高版本 OCP 中支持的新功能文档遗留在低版本 OCP 中。关于 OCP 的新功能说明，详情可参见 版本发布记录。
• 当 OCP 由低版本升级为 V4.4.1 或更高版本时，AI 助手的历史会话将不会保留，且系统模型会被重置为未设置状态，您需参考 设置系统模型 重新进行向量化配置。

使用流程

在开启 AI 智能对话前，您需进行如下配置：

1. 连接模型厂商。连接系统内置模型厂商，连接后该厂商下所有模型可在系统模型设置中被选用。
2. （可选）添加模型。当内置厂商或模型无法满足您的需求时，您可添加自定义厂商或模型。
3. 设置系统模型。在系统已有的模型中，选择 AI 助手需要使用的模型。
4. 开启 AI 智能对话。

免责声明

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