通过向量存储、AutoML 和 Lakehouse 增强功能,以及 JSON 和 JavaScript 支持,MySQL HeatWave 有效提高了易用性
美国拉斯维加斯,甲骨文全球云大会 —2023年9月20日Oracle 宣布将对 MySQL HeatWave 进行革新,包括支持向量存储、生成式 AI、新增数据库内机器学习功能、MySQL Autopilot 增强功能、新增 HeatWave Lakehouse 功能、支持 JavaScript、加速 JSON 查询以及支持新的分析运算符。目前在私有预览中,向量存储支持客户利用大型语言模型 (LLM) 的功能及专有数据,其准确性比仅使用公开数据进行训练的模型更高。通过生成式 AI 和向量存储功能,客户可以使用自然语言与 MySQL HeatWave 交互,并高效地在 HeatWave Lakehouse 中搜索各种格式的文档。
甲骨文公司首席企业架构师 Edward Screven 表示:“此次宣布推出的 MySQL HeatWave 增强功能,是我们在解决客户数据、分析和 AI 等紧迫问题的又一个重要里程碑。我们之前在 HeatWave 中添加了具有高性价比、自动化机器学习、湖仓一体和多云功能的实时分析。现在,向量存储和生成式 AI 为客户带来了强大的 LLM,客户可以用一种直观的方式来与企业中的数据交互,并获得业务所需的准确结果。”
为满足希望对各种数据类型和数据源执行分析、事务处理、机器学习和生成性 AI 的客户,MySQL HeatWave 中增加了额外的功能,适用于与 MySQL 兼容的工作负载和非 MySQL 工作负载。
向量存储以各种格式(如 PDF)摄取文档,并将其存储为通过编码器模型生成的嵌入。对于给定的用户查询,向量存储将对所存储的嵌入和嵌入式查询执行相似性搜索,识别相似度高的文档,然后这些文档将用于增强给 LLM 的提示,使其能够提供更符合情境的答案。
MySQL HeatWave 所提供的数据库内机器学习包含全自动化的训练模型管道。客户无需将数据迁移到单独的机器学习服务中,即可轻松、安全地将存储在 MySQL HeatWave 中的数据用于机器学习训练、推断和解释。具体新增功能如下:
MySQL Autopilot 是 MySQL HeatWave 的内置功能,使用机器学习驱动的自动化来提高性能和可扩展性,并且无需具备数据库调优的专业知识即可操作。该功能将学习如何执行查询,以改进未来查询的执行计划。MySQL Autopilot 新的增强功能包括:
NAND Research 首席分析师兼创始合伙人 Steve McDowell 表示:“MySQL HeatWave 工程团队显然正在加大 AI 和机器学习的创新力度。现在,客户不仅能够以全面自动化的方式,使用数据库和对象存储中的数据进行机器学习模型训练,还可以借助全新的 AI 和向量存储功能,以自然语言与 HeatWave 进行交互。相关的模型训练除了使用公开提供的数据外,也使用了企业自己的数据,让客户能够获得精准符合业务目的的答案。客户可以自由选择 LLM,而这一点凸显了 MySQL HeatWave 工程团队的开放式协作策略。”
MySQL HeatWave 可在一个 MySQL 数据库服务中提供事务处理、实时分析、机器学习、数据池查询和基于机器学习的自动化功能。作为 Oracle Distributed Cloud 策略的核心,MySQL HeatWave 在 OCI 和 Amazon Web Services 中原生提供,作为 Oracle Database Service for Azure 的一部分提供,以及通过 OCI Dedicated Region 在客户数据中心内提供。
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