在 RAG 系统中管理上下文长度仍然是一个挑战，因为在某些需要大量上下文信息的场景中，需要对检索到的信息进行有效的选择和汇总，以使其保持在 LLM 的输入限制以下，同时又不丢失必要的知识。

在较早采用人工智能的公司中，92%的公司报告称其投资获得了积极回报。那些对投资回报率进行了测量的公司，平均回报率达到了 41%，这一成功推动了进一步的投资，81% 的早期采用者增加了数据基础设施方面的支出，以加强其人工智能能力。

4月27日，OceanBase CEO 杨冰发布全员信，宣布OceanBase将全面进入AI时代，打造“DATA×AI”核心能力，建设AI时代的数据底座。为保障战略推进，OceanBase启动人才和组织体系升级，任命CTO杨传辉担任AI战略一号位，并成立AI平台与应用部、AI引擎组等新部门。

IDC认为，数据要素市场处于市场早期，对技术提供商没有明显的利润空间，但作为未来长远的业务转型的基础，技术供应商保持适度投入，基于自身业务方向、技术能力、市场需求进行方案、场景开发。其次，针对数据质量参差不齐的情况，应发挥大模型在数据空间中的作用，结合大模型等人工智能实现数据治理自动化，推动数据标识、语义发现、元数据识别等智能处理，自动匹配利用数据API进行调用，实现数据的无缝对接和互操作性。

本文介绍并概述了 RAGA：这是一个流行的评估框架，用于从信息检索和文本生成的角度系统地衡量 RAG 系统性能的多个方面。了解该框架的关键要素是掌握其实际用途以利用高性能 RAG 应用程序的第一步。

4月24日消息，业内首个智能体可信互连技术ASL（Agent Security Link）发布，该技术可以在MCP等协议的基础之上，保障各个智能体（Agent）协作中在权限、数据、隐私等方面的安全，为Agent互连提供安全、可信的协作保障。该技术由“IIFAA智能体可信互连工作组”（简称IIFAA智能体小组）推出，工作组当天宣布启动ASL开源计划。

经典RAG与融合检索之间的关键区别在于如何处理和整合检索到的多个文档以形成最终响应。在经典的RAG中，检索到的文档内容只是简单地串联起来，或者最多是抽取式摘要，然后作为额外的上下文输入LLM以生成响应，不涉及高级融合技术的应用。而在融合检索中，则使用更专业的机制来跨多个文档组合相关信息。这种融合过程可以发生在增强阶段（检索阶段）或甚至是在生成阶段。

大多数时候，大模型也仅仅能够依靠告知它的专家经验去做重复性的工作而已，并没有表现出我们期待的特殊能力，不过这样已经足够了。能够让专家经验通过这种方式被积累下来，并且能够自动重用，已经是AI运维应用上的一个突破了。

在数据库技术不断发展的过程中，OODBMS(面向对象数据库管理系统)和图数据库之间的选择对于数据建模变得越来越重要。本文深入探讨了这两种方法的主要区别，探讨了它们在处理关系、复杂对象和互连数据方面的独特优势和局限性。

Snowflake数据库是3月份排名上升幅度最大的数据库，在过去六个月中有四个月都出现在排名上升幅度最大的数据库之列，并且还是2024年度的数据库管理系统。该平台之所以受欢迎，很可能是因为其创新的基于云的架构，这种架构为数据仓库和分析提供了可扩展性、高性能以及易用性。

国际数据公司(IDC)近日发布了2025年V1版本《全球大数据支出指南》(IDC Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide)。IDC最新数据显示，2024年全球大数据IT总投资规模约为3,540亿美元，2028年预计接近6,441亿美元，五年复合增长率(CAGR)约为16.8%。

开放OWI不是简单的给用户开放一个接口那么简单。让一些原本需要TRACE的数据常态化输出，是需要在数据库内核上做巨大的调整才能够实现的。目前国产数据库在这方面的技术水平差距还是不小的，作为一个DBA，我也希望国产数据库在这方面能够投入更多的研发成本，尽快向Oracle看齐。

随着GPT、DeepSeek等AI的走红，“对话即分析”成为新潮流，“用自然语言提问，AI自动生成数据分析结果”即ChatBI(对话式BI)凭借这一概念迅速成为企业数字化转型的焦点。各厂商纷纷押注这一赛道。但与此同时，质疑声也不断涌现：ChatBI究竟是解放生产力的工具，还是资本包装的“空中楼阁”?

目前，Anthropic 的多代理上下文协议 (MCP) 备受关注。MCP 通常被称为“AI 代理的 USB-C”，它承诺将标准化代理之间的通信方式。

随着DeepSeek在IT领域掀起热潮，迎来以DeepSeek为代表的AI淘金热。数据技术如何因应AI带来的变革?企业如何实现AI Ready?

4月15日，支付宝联合魔搭社区率先在国内推出“支付MCP Server”服务，让AI智能体一键接入支付能力，打通从AI服务到AI商业化的“最后一公里”。

实际上在目前阶段以及未来很多年里，AI都会成为人类的强大助手，就像当年计算机帮助人一样。我建议年轻的DBA，去积极拥抱AI,尽快去构建自己的AI助手，用它帮你提高效率。

深入研究 NoSQL 数据库的世界，会发现既有优势也有挑战。本文通过行业专家的智慧，揭开了其中的复杂性，并提供了清晰的路线图。从实时分析到移动社交网络，您将获得有关 NoSQL 如何改变技术各个方面的深刻见解。

经常有新手同学问：数据分析到底是怎么驱动决策的?今天用一个通俗的例子，让大家看清楚数据驱动决策全流程。

谷歌云在其Next 2025大会上推出了很多重大的数据库增强功能，包括AlloyDB中的一系列新人工智能特性、Firestore的兼容MongoDB的应用程序编程接口(API)、BigTable中的连续物化视图、大量的模型上下文协议(MCP)连接、新的数据库迁移服务，以及在其云端引入甲骨文的Exadata数据库。