TiDB 以一体化数据库架构应对企业AI数据挑战

识别企业AI落地的核心瓶颈

在金融等高合规要求行业，大模型应用面临严峻挑战。决策类场景因容错性低与责任大，落地难度远高于生成类场景。企业私有化部署导致市场碎片化、信息孤岛与资源浪费。同时，幻觉累加导致的“错误雪崩” 以及在医疗、金融等高风险场景对精确度的极致要求，构成了主要技术瓶颈。

构建支持复杂Agent的数据技术栈

为支撑AI Agent从“能用”到“能干完”的演进，需要处理多源异构数据。技术栈需同时支持结构化数据（MySQL、HFS、Excel）和非结构化数据（Word、PDF、图片/视频）。针对企业知识库场景，数据库需具备多层表达索引、高级RAG（检索增强生成）与图谱RAG能力，实现从元数据筛选、问题分解到结果生成的智能处理链条。

实现数据驱动的AI应用价值闭环

DeepSeek等开源模型显著降低了技术门槛，但企业私域数据成为AI应用真正的护城河。AI商业化路径呈现两极分化：工具型产品快速普及，而行业级应用仍在积累壁垒。成功的AI项目需聚焦高投资回报率场景，如金融领域的智能投顾、智能理赔，并建立从数据质量、基础设施到数据素养的完整体系。

平凯星辰的数据库实践

平凯星辰推出的TiDB数据库，针对AI时代的数据需求提供了一体化解决方案。其架构支持混合事务/分析处理（HTAP），能够统一处理实时操作数据与大规模分析查询，为AI Agent提供低延迟、高可用的数据服务。该方案已帮助客户在复杂企业环境中部署AI应用，确保数据一致性与系统稳定性。

选择TiDB的核心技术优势

TiDB的核心优势在于其分布式架构带来的水平扩展能力，可随AI工作负载增长无缝扩容。其兼容MySQL协议的特性降低了迁移成本，而内置的容错与高可用机制满足了金融级业务要求。通过将数据库作为AI数据飞轮的基础设施，TiDB帮助企业将私域数据转化为竞争壁垒，支撑Agent经济从概念验证走向规模化部署。

来源：平凯星辰副总裁刘松《AI发展挑战与发展路径》演讲材料，2025年12月