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《Dify x OceanBase 实践》 随着 AI 技术的快速发展,企业如何高效构建 AI 应用成为关键挑战。 这个视频,将为大家介绍将结合实际行业案例,深度解析 OceanBase 在 AI 落地过程中的技术实践路径。从 Agent 平台选型到 Dify 与 OceanBase 的深度集成,再到 AI 能力在多个应用场景的落地成效。 What's more? 作为业界领先的开源智能体平台,Dify 在国内企业应用中已获得广泛部署。然而,由于官方此前缺乏 MySQL 兼容支持,大多数企业被迫在源码层面进行定制改造,导致维护困难且难以及时反馈社区。为解决 Dify 部署维护复杂度高及 MySQL 兼容性问题,OceanBase 开源团队与顺丰 AI 技术平台组基于 OceanBase 强大的 SQL 兼容能力,联合完成了 Dify MySQL 兼容开发,为社区及企业用户提供开箱即用的解决方案,显著降低部署运维成本。 在解决了 MySQL 兼容性问题后,Dify 也开始思考更深层次的架构优化。OceanBase 在提供 MySQL 兼容性的同时,也具备将元数据、向量和全文索引能力集于一身的能力,这为解决多组件架构带来的 Scale 复杂性、实现架构简化提供了新的思路。因此,在日前发布的 v1.10.1 这一版本中,Dify 开始尝试 一体化数据库,并选择了 OceanBase 作为首个实践对象。 关于如何配置 Dify 的元数据库 / 向量数据库为 OceanBase seekdb,以及如何通过 Dify 快速构建 AI 应用,详见:https://oceanbase.yuque.com/org-wiki-obtech-vh7w9r/zlatan_notes/qn1bqt9w9thgsykk #向量数据库 #混合检索 #AI #人工智能 #OceanBase
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