陈文光：AI时代的数据处理技术-23页_2mb

AI时代數據處理技術總結

AI時代的數據處理技術面臨數據量(Volume)、速度(Velocity)和多樣性(Variety)的挑戰。數據量從2010到2025年大幅增長，多模态數據如圖片、文檔、時序和圖數據增多。大模型如GPT系列的崛起推動了數據需求，參數量和預訓練數據量持續增加。根據吳恩達的二八定律，AI從模型中心轉向數據中心，強調數據質量和獲取的重要性。

向量數據庫在提升模型服務能力上發揮關鍵作用，例如在 retrieval-augmented generation (RAG) 中，使用圖數據庫和流計算系統解決在線與離線數據不一致的問題。OceanBase和TuGraph展示了在線離線一體化和向量數據庫與關系數據庫一體化的創新，支持高效數據處理和AI計算融合。

AI與大数据融合面臨挑戰，如軟硬件生態分離，但解決方案如BigDL和Koalas嘗試整合Java和Python生態。未來趨勢包括數據處理與AI計算一體化，以及資源優化，推動企業決策。

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