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报告概述

本报告由Google Cloud发布，聚焦于如何借助运营数据库充分释放生成式AI的潜力。报告指出，企业成功的关键在于数据，而生成式AI极大地提高了数据的潜在价值。报告覆盖了从基础概念到实践指南的多个层面，包括运营数据库与生成式AI结合的必要性、三大指导原则（准确性、上下文、简单易用）、以及具体的应用场景如产品搜索智能体。报告还详细介绍了Google Cloud数据库产品组合中内置的向量支持能力，以及如何利用这些技术构建企业级AI应用和智能体。本报告旨在帮助企业读者理解运营数据库在生成式AI转型中的核心作用，并提供了从旧系统迁移到现代化实践的路线图。

报告的核心结论

生成式AI的成功之旅始于运营数据。

报告强调，运营数据是驱动应用和业务价值的核心。将生成式AI与运营数据库相结合，能够实时提供高度相关的个性化回答，显著提升客户体验和运营效率。领先企业已通过这种方式在客户服务、营销自动化等领域取得成效。

旧数据库无法满足生成式AI需求，现代化改造迫在眉睫。

报告指出，只有14%的组织对旧数据库的AI支持状况感到满意。旧数据库技术落后、用户体验差，且无法与云端AI工具有效集成。随着生成式AI的发展，对数据库进行现代化改造成为企业保持竞争力的关键。

内置向量支持的运营数据库是构建企业级智能体的核心。

报告认为，运营数据库通过提供实时、准确的数据，结合检索增强生成（RAG）技术，能够使基础模型获得上下文信息，从而减少幻觉并生成高相关性的答案。Google Cloud的数据库产品（如AlloyDB）内置向量嵌入和搜索功能，简化了开发流程。

RAG技术是实现基于上下文的个性化AI体验的关键方法。

报告以产品搜索智能体为例，展示了RAG工作流：通过将运营数据转化为向量存储，智能体可以实时检索库存和定价信息，为客户提供精准推荐。这种方法提高了销售转化率，并为企业内部员工自助查询提供了可靠支持。

报告回答的关键问题

如何将运营数据库与生成式AI结合？

报告指出，企业可以通过检索增强生成（RAG）技术实现结合。首先将运营数据（如库存、产品信息）通过嵌入模型转换为向量并存储在数据库中。当用户提出自然语言问题时，应用将其转为向量，在数据库中进行语义搜索，找到最相关的数据，然后作为提示的一部分提供给基础模型，从而生成基于实时数据的准确回答。

为什么企业需要现代化数据库来支持生成式AI？

报告显示，旧数据库在性能、可扩展性和AI集成方面存在严重不足，只有14%的组织对其AI支持满意。现代化数据库（如AlloyDB）内置了向量支持、高性能索引和与AI生态系统的集成，能够实现实时数据访问和高效的语义搜索，从而支撑起企业级生成式AI应用和智能体的需求，否则企业将在竞争中落后。

Google Cloud数据库如何支持生成式AI应用？

Google Cloud提供了一系列数据库产品（如AlloyDB、Cloud SQL、Spanner等），均内置了向量嵌入和搜索功能。例如，AlloyDB AI支持自动生成嵌入、过滤式向量搜索速度快达标准PostgreSQL的10倍，并可与Vertex AI、LangChain等框架集成。此外，还提供Database Center等AI辅助管理工具，帮助开发者高效构建和运维生成式AI应用。

什么是检索增强生成（RAG），它在企业中有哪些应用？

RAG是一种将基础模型与外部数据源（如运营数据库）结合的技术。它首先将企业数据转换为向量并存储，当用户提问时，通过语义搜索检索最相关的信息，并将其注入到模型提示中，从而生成准确且基于上下文的答案。报告中的案例包括产品搜索智能体、监管报告聊天机器人等，能够显著提升客户体验和内部工作效率。

报告中的代表性数据

14%

对旧数据库AI支持满意的组织比例

2024年，根据Google Cloud客户智能团队2024年研究，只有14%的组织对其旧数据库的AI支持状况感到满意或非常满意，表明数据库现代化改造的紧迫性。

86%

认为集成生成式AI的数据库能产生积极影响的组织比例

2024年，同一研究发现，86%的组织认为通过集成生成式AI的数据库提供基于上下文的用户体验能够产生显著的积极影响。

10倍

AlloyDB过滤式向量搜索查询速度提升

2025年3月，据Google内部数据，与标准PostgreSQL中的HNSW索引相比，AlloyDB for PostgreSQL运行过滤式向量查询的速度最高可达10倍。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 生成式AI成功之旅始于运营数据：详细阐述运营数据在生成式AI应用中的基础作用，以及领先企业如何通过结合运营数据库和生成式AI在客户服务、营销自动化、产品搜索和员工辅助等领域创新。
  • 企业级AI智能体构建三大指导原则：准确性、上下文和简单易用。深入解释如何使用运营数据库确保最新数据、通过向量嵌入和RAG提供上下文、以及简化开发者流程。
  • RAG与运营数据库协作机制详解：以玩具公司产品搜索智能体为例，逐步说明从数据嵌入、语义搜索到生成精准回答的完整工作流，并辅以示意图。
  • Google Cloud数据库产品组合与向量支持：全面介绍AlloyDB、Cloud SQL、Spanner、Bigtable、Firestore、Memorystore和BigQuery等数据库的内置向量功能，包括索引类型和性能数据。
  • AlloyDB AI最新动态：涵盖自动生成嵌入、高性能pgvector兼容索引、远程模型集成、以及AI赋能的SQL查询引擎和自然语言接口，支持构建智能体。
  • AI助力数据库开发与管理：讲解Gemini Cloud Assist、Database Center和Database Studio等工具如何通过自然语言交互、智能问题排查和自动化运维提高团队效率。
  • 开始数据库现代化改造的初期步骤：包括研究可能性、组建团队、从小用例切入、持续改进。并提供Google Cloud数据库现代化改造计划的资源与专家支持。
  • 客户案例研究：展示了Target（零售）、NeuroPace（医疗设备）、Nuro（自动驾驶）和Regnology（监管报告）等企业如何利用Google Cloud数据库和生成式AI实现业务转型。

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