在上周于伦敦举行的谷歌云峰会上，谷歌云数据库工程总裁 Sailesh Krishnamurthy 与 Agentic Data Cloud 产物执行操纵 Yasmeen Ahmad 描述了幅由"代理式 AI "（Agentic AI）主的数据夙昔图景。

Ahmad 明确暗意，谷歌正将代理置于中枢位置。她展望，在夙昔三到五年内，东说念主类将不再平直操作数据平台，转而厚爱编排代理，由代理执行具体责任。这摇荡基于"意图驱动工程"理念：用户只需界说场地或着力，模子将自行拆解步调、并行处治并应酬复杂，承担繁琐的低层数据整理责任。

从精准查询到"浑沌"检索

Krishnamurthy 指出，AI 驱动的变革正在重塑数据检索逻辑。传统建立者民风通过 SQL 赢得精准着力，但在 AI 原生基础设施中，转向赢得"佳着力"。这意味着系统需处治非详情且推断资本昂的"浑沌查询"琼中公路钢绞线，结向量索引、文本索引和图工夫，融结构化与非结构化数据。

这并非意味着精准 SQL 的毕命。Krishnamurthy 阐述，当然谈话提倡的浑沌问题可能会在后台生成精准的 SQL 查询。为确保 AI 生生着力的可靠，企业须注意套"评估集"（evals），即组代表测试问题偏合手正确查询谜底，通过握住迭代蓝图和凹凸文片断，直至评估集达到理念念运转景色。

现在，谷歌已在 Spanner、AlloyDB 和 BigQuery 中集成 AI ，如 AI.IF 函数。该函数愚弄 Gemini LLM 评估当然谈话条目，但存在率瓶颈。为此，谷歌引入了"代理模子"观念——种在数据库中及时查验的袖珍模子。论文数据高傲，代理模子可替代部分 LLM 调用，使令忽地减少约 400 倍，蔓延裁汰 30 至 100 倍。

对话式分析取代传统面孔板

Ahmad 觉得琼中公路钢绞线，钢绞线跟着模子智商的升迁，传统的营业智能面孔板将被"面向业务用户的对话式分析"所取代。面孔板仅能功绩于可展望的问题，而对话式分析能处治复杂的业务场景。她指出，通过改造凹凸文（自"学问目次"的信息），可有缓解幻觉和辅导词注入问题。此前因枯竭凹凸文致的造作率已得到权贵，部分客户在使用对话式分析时准确率已过 90。

尽管准确率大幅升迁，但关于重度依赖 AI 的企业而言，剩余的造作率仍可能带来交游被拒等风险。此外，将 AI 注入每次交互意味着在基础云资源除外，还需支付稀奇的令用度。诚然出产力升迁可能对消部分资本，但跟着使用门槛裁汰，用量激增带来的支拨辞谢冷漠。

AI 动数据基础设施爆发式增长

Krishnamurthy 表露，AI 正在权贵动数据存储和令使用的增长。以 Anthropic 为例，其依赖 BigTable 存储通盘辅导词信息偏合手他未公开责任负载。

他共享了两个要道场地：谷歌散播式数据库 Spanner 的峰值查询量已从年前的每秒 50 亿次增至现在的 75 亿次，存储数据量约为 23 艾字节（EB）；BigTable 的情况通常，峰值查询约为每秒 70 亿次，数据量达两位数艾字节别。

Krishnamurthy 不雅察到，模子发起的查询步地正在改造。不同于传统用户苦求频频对应单个查询，个模子任务可能会并发发送五个不同的查询以尝试不同法。这种多查询步地逾越加重了对底层数据基础设施的需求。

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