报告聚焦 Google Cloud 数据库在生成式 AI 转型中的核心作用，系统阐述了运营数据与生成式 AI 融合的价值、实现路径及实践方案。

生成式 AI 已成为解锁业务价值的关键，能变革客户互动、提升团队效率、释放员工创造力，但企业落地需依托运营数据。86% 的组织认可集成生成式 AI 的数据库可提供高相关用户体验，而仅 14% 的组织满意旧数据库的 AI 支持，数据库现代化改造迫在眉睫。Target、Nuro 等领先企业已通过运营数据库与生成式 AI 结合，在零售搜索、自动驾驶研发等领域实现突破。

数据库是企业级生成式 AI 应用的核心驱动力。基础模型需结合实时企业数据才能提供精准体验，而运营数据库通过三大原则支撑 AI 智能体构建：一是依托实时数据存储保障信息准确性，检索增强生成（RAG）技术可嵌入新鲜数据优化模型输出；二是借助向量嵌入实现语义理解，提升回答相关性，减少模型幻觉；三是简化开发流程，支持现有技术框架，无需全新学习成本。以玩具公司产品搜索智能体为例，RAG 技术可整合实时库存数据，为客户提供个性化推荐及现货信息，提升转化率。

Google Cloud 提供全方位解决方案助力创新转型。其数据库套件涵盖关系型、内存型等多类型产品，均内置向量支持，无需额外配置专用数据库。AlloyDB AI 表现突出，支持一行 SQL 生成嵌入，向量搜索速度远超标准 PostgreSQL，且兼容多环境部署。全系列数据库支持主流开源及商业引擎，可集成 Vertex AI 等外部服务与 LangChain 等编排框架，降低迁移与开发成本。

此外，Google Cloud 通过 Database Center 等工具简化数据库管理，Gemini Cloud Assist 支持自然语言交互，Database Studio 可生成 SQL 代码，提升开发运维效率。报告建议企业转型从了解行业趋势、组建团队、试点简单用例、挖掘改进机会四步着手，而 Google Cloud 的数据库现代化改造计划可提供迁移工具、专家指导等全方位支持，助力企业高效实现生成式 AI 转型，在市场竞争中占据优势。

免责声明：我们尊重知识产权、数据隐私，只做内容的收集、整理及分享，报告内容来源于网络,报告版权归原撰写发布机构所有，通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请及时联系我们删除，如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系