AI时代，NoSQL凭啥上位？🚀传统数据库OUT啦！NoSQL以其灵活的数据模型（JSON）和高扩展性，完美适配AI代理对实时数据访问的需求。多代理AI系统更需NoSQL的分布式共享内存和低延迟特性。Couchbase Capella了解一下？加速你的Agentic AI应用开发！
译自：Why Use a NoSQL Database for AI? There Are Many Great Reasons
作者：Tim Rottach
随着 AI 越来越多地成为企业的必备条件，让我们深入探讨 NoSQL 数据库在促进 AI 采用方面所扮演的角色，以及为什么需要具有内存、持久性和可追溯性的灵活的 developer data platform 来为 AI 代理提供支持。
NoSQL 数据库是“Not only SQL”的缩写，它的开发是为了满足传统关系型数据库难以满足的现代数据存储和可扩展性需求。
与旨在最大限度地减少数据重复和垂直扩展的关系型数据库不同，NoSQL 数据库使用灵活的数据模型，例如键值、文档、列、时间序列和图格式，以适应 Web、移动和 IoT 应用程序。这些数据库作为主要内容存储运行，通过跨分布式系统的水平扩展实现灵活的数据访问和高可用性。
组织选择 NoSQL 是因为它能够支持动态、实时和个性化的用户体验，并快速适应不断变化的应用程序需求。NoSQL 数据库，特别是面向文档的数据库，使用 JSON 格式，从而实现无需严格模式的敏捷开发。
此外，现代 NoSQL 系统还结合了关系型数据库的功能，包括 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务和类似 SQL 的查询，同时保持可扩展性、高可用性和效率。关系型和 NoSQL 功能的这种融合简化了数据库管理，使 NoSQL 成为现代、灵活的云计算和分布式数据应用程序的首选。
AI 代理可以自动执行传统软件和人工工作流程，它们需要实时数据访问以执行任务并支持推理。
与通常是关系型的、高度结构化的并以延迟批处理方式处理数据的传统分析数据库不同，运营数据库支持低延迟、高频率的读写操作，这对于 AI 驱动的应用程序至关重要。例如，在零售行业，AI 代理可以使用各种运营数据，例如用户个人资料、库存、促销、产品向量嵌入等，以进行强大的语义搜索。
为了有效地发挥作用，代理必须集成多种数据格式，与模型交互，缓存对话并维护这些交互历史记录。数据库需要支持高速工作负载，以确保 AI 代理保持响应性和可扩展性。
AI 代理需要快速的数据访问和各种数据才能有效地运行，尤其是在实时决策场景中。他们需要结构化数据（例如数据库和电子表格）和非结构化数据（例如文本、图像和音频）来生成强大的见解和响应。快速提取相关数据的能力使 AI 能够生成与用户在上下文中最为相关的响应，并以最小的延迟进行预测。
此外，通过 API 和函数进行的实时数据共享使 AI 系统能够与其他平台无缝集成，从而确保最新的信息流并促进动态、自动化的决策。如果无法快速访问各种数据源，AI 代理可能会提供过时、不完整或不准确的响应，从而限制其有效性，无论是在支持内部应用程序还是面向客户的应用程序。
在企业环境中，多代理 AI 系统可以有效地处理动态工作负载并提供及时的响应，但需要实时的性能和可扩展性。通过分布式共享内存进行协作，这些代理可以快速访问和更新共享数据，从而增强协调并减少通信开销。实施低延迟、事件驱动的同步机制可确保代理保持一致并能够及时响应变化，从而保持系统的一致性和响应能力。
可以采用基于数组的排队锁等技术来管理对共享资源的访问，从而最大限度地减少争用并确保代理之间的公平性。此外，消息传递接口等通信协议有助于跨分布式系统进行高效的数据交换和同步。总而言之，这些策略使多代理 AI 系统能够在复杂的、大规模的企业环境中有效地运行。
维护短期、长期、程序性和共享内存对于 AI 代理至关重要，以确保情境感知、连续性和决策效率。短期记忆（缓存）使 AI 能够快速检索最近的交互和计算，从而减少冗余处理并提高响应能力。长期记忆（持久性）确保 AI 代理保留历史背景，使他们能够从过去的交互中学习并随着时间的推移改进其输出。
在一个统一的平台上同时拥有这两种记忆可以简化性能，因为代理可以在快速临时访问和深度保留的知识之间无缝切换。此外，AI 代理需要结构化存储关键信息，例如 API 定义、函数调用和提示，从而使他们能够有效地与数据交互、执行正确的操作并确保不同会话之间的一致性。通过集成这些内存类型，AI 系统可以提供更智能、情境感知和自适应的交互，同时优化计算效率。
治理和可追溯性对于 AI 代理至关重要，尤其是在企业环境中，合规性、问责制和安全的 AI 行为至关重要。组织必须确保 AI 驱动的决策是透明、可审计和可解释的，以满足监管要求、降低风险并建立对 AI 系统的信任。可追溯性使企业能够监控 AI 模型如何得出结论，从而可以检测偏差、错误或安全漏洞。
通过实施强大的治理框架，企业可以强制执行合乎道德的 AI 使用、防止未经授权的访问或滥用，并保持决策的一致性。此外，企业需要 AI 交互的可审计日志，以确保可以随着时间的推移审查、验证和改进每个决策。如果没有适当的治理和可追溯性，AI 系统可能会带来合规性风险、削弱信任并且无法与业务目标和法律标准保持一致。
可靠且统一的数据架构是成功 AI 项目的关键。为 AI 代理使用多个数据库和数据缓存系统会带来重大挑战，从而使数据访问复杂化、阻碍协作、扰乱内存集成、限制灵活性、增加运营费用并破坏治理。部署多个单一用途数据库解决方案的组织还会引入数据蔓延、风险和复杂性，从而难以有效地使用 AI、最大限度地减少 AI 混乱、追踪 AI 幻觉的来源以及调试不正确的变量。
数据复杂性是 AI 的敌人，因为 AI 本身就不精确。在复杂的多数据库架构中使用 AI 会产生不可靠的结果，因为向 AI 模型提供不一致或不正确的数据的风险太高。
AI 代理需要快速、无缝地访问各种数据以进行实时决策，但是从不同的系统提取数据会带来效率低下、回溯问题和延迟。由于多代理系统面临兼容性问题，协作会受到阻碍，从而减慢了通信和协调。内存管理受到碎片化的影响，破坏了情境感知和性能所需的连续性。灵活性受到限制，从而延迟了对新需求或功能的适应，而由于不一致的监控和可追溯性，治理和合规性变得更加难以执行。
通过简化围绕 AI 的数据管理活动，统一的多用途数据库可以解决这些问题，从而实现可靠、可扩展且合规的 AI 操作。
成千上万的组织已经采用了 NoSQL，使其成为现代应用程序的首选。AI 代理是该路径上的下一个逻辑步骤，它将由快速而灵活的 NoSQL 数据提供支持。
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