AI 数据库的技术架构由哪些层次构成？

1. 多模态统一存储层

• 同时支持结构化、向量、文档/对象、图等多种数据模型的统一存储
• 结构化数据用列存或 LSM-Tree 优化分析，向量数据用专用向量索引，非结构化数据内嵌对象存储并通过元数据索引检索
• 多层融合使"业务数据 + 知识数据"可在一条查询中关联，避免企业维护多套系统

2. 向量索引与检索引擎

• 负责高维向量的近似最近邻搜索（ANN）
• 提供 HNSW、IVF-PQ、DiskANN 等索引的构建与查询能力
• 支持标量过滤与向量搜索的融合执行，兼顾精确条件与语义匹配

3. AI 推理与语义层

• 库内推理：将 Embedding 生成、语义打分、重排等轻量算子下沉到数据库内核
• 自然语言接口：将自然语言转换为 SQL 或查询计划，降低数据使用门槛
• 为 RAG、Agent 提供语义理解、关联检索与上下文管理能力

4. 智能调度与运维层

• 机器学习驱动的查询优化器与自动索引选择
• 自治运维：自监控、自调优、故障预测与弹性伸缩
• 部分平台内建数据治理、审计与合规能力，使治理随每次查询响应落地