資料庫革命來了：Oracle AI Database 引領 AI 原生時代

文章來源：Daniel Hsu / 奧登資訊技術顧問

Oracle AI Database：重新定義企業級生成的未來

隨著 Oracle 正式將資料庫更名為 AI Database，我們進入了一個「數據與智慧不再分離」的新紀元。這不僅僅是版本的更迭，更是企業從「數據驅動」轉型為「AI 驅動」的關鍵節點。

本期我們將深入剖析 AI Database 如何在 2026 年改變開發者的遊戲規則。

核心深度解析：AI Database 的四大支柱

1. 自我進化的 AI 核心 (Self-Driving AI Core)

   AI Database 引入了更強大的自動化管理（Autonomous）能力。2026 年最新的「AI 性能調優助手」能預測工作負載高峰，並在毫秒內自動擴展向量索引（Vector Index），確保在進行大規模RAG（檢索增強生成）時，檢索延遲始終保持在 20ms 以下。

   
   

2. 統一向量架構 (Unified Vector Architecture)

   • 多模態支援： AI Database現在原生支援圖像、音訊及結構化數據的混合向量檢索。

     
     

   • 極速索引： 新一代 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 算法優化，使得在數十億級別的數據集上，搜尋精準度提升了40%。

     
     

3. AI Private Agent Factory (私有代理工廠)

   這是 AI Database最受關注的新功能。企業現在可以利用資料庫內建的工具，直接從資料表生成 專屬AI Agent：

   • Zero-ETL 整合：Agent 直接讀取資料庫數據，無需將資料搬移至外部 AI 平台。

   • 行動追蹤：完整記錄 Agent 的思考過程（Chain of Thought），滿足 2026 年日益嚴格的AI 合規性審查。

     
     

4. 現代開發範式：JSON-Relational Duality

   AI Database 完善了「二元性」視圖，開發者可以像操作 Document DB (JSON) 一樣進行開發，而底層則享有關聯式資料庫的 ACID 強致一致性。這解決了 AI 應用程式在快速迭代與數據準確性之間的矛盾。

左上是自我進化的 AI 核心, 右上是向量分析, 左下是AI Private Agent Factory, 右下是JSON-Relational Duality.

開發者實戰：Select AI 的進階用法

在 AI Database中，Select AI 不再只是簡單的問答。2026年推出的"Enterprise Context Store" 允許開發者將企業術語、業務規則與 API 定義預先載入資料庫。

• 場景範例

輸入：「幫我找出去年Q4貢獻度前 5% 的客戶，並分析他們的流失風險。」

AI Database行動：自動關聯 CRM 數據、交易紀錄，並調用內建的機器學習模型進行預測，最後以 JSON 格式回傳結果。

2026 企業部署指南：從雲端到地端

Oracle 於 2026 年初完成了AI Database的全環境覆蓋，企業可根據隱私需求選擇：

1. OCI / AWS / Azure / Google Cloud： 透過 Oracle Database@Cloud 獲得全託管的 AI Database服務。

2. Exadata Cloud@Customer： 數據留在企業防火牆內，但享有雲端的彈性。

3. On-Premises Linux (新發布)： 2026 年 1 月正式開放下載，支援傳統地端數據中心。

安全與合規：AI 治理的新高度

針對 2026 年最新的數據保護法規，AI Database 強化的安全功能包括：

• Vector Redaction (向量脫敏)： 確保 AI 模型在檢索時，會根據使用者權限自動隱蔽敏感資訊。

• AI Firewall： 防止惡意 prompt 注入（Prompt Injection）攻擊資料庫。

總結

AI Database的核心訊息很明確：「不要讓數據去遷就 AI，要讓 AI 走入數據。」 如果您還停留在將數據導出到外部 AI 工具的階段，現在是時候考慮切換到 AI Database，在數據原位實現智慧化。

學習資源

官方新功能指南 (New Features Guide)這是最核心的技術文件，詳細記錄了 26ai 相較於 23ai 新增的 300 多項功能。下載 26ai 新功能指南 (PDF)