随着人工智能技术的飞速发展，企业正面临前所未有的数据挑战：结构化业务数据、非结构化内容，以及由 AI 模型产生的向量数据同时涌现。如何高效地存储和管理这些多样数据，并支持 AI 场景下的快速迭代和高性能查询，成为企业 IT 决策者和开发者关注的焦点。针对近期AI应用的快速发展，我们也将更新一系列文章，阐述巨杉文档型数据库在AI领域的能力、特点以及发展愿景。
本文为第一篇文章，将讨论解析巨杉数据库（SequoiaDB）在 AI 场景中的独特价值，包括其JSON文档存储优势、一体化数据存储策略、强大的向量索引能力。
JSON 文档存储：灵活适配快速迭代的AI数据
AI 应用的数据往往结构多变，模式很难提前固定。这时，JSON 文档存储的优势便凸显出来。JSON 格式提供了模式灵活性，允许数据自由嵌套和扩展，开发者可以根据业务和模型的变化随时增减字段，而无需繁琐地修改数据库模式，大大加快了迭代速度。
更重要的是，JSON 格式已成为许多AI系统的数据交换标准。在当前业界很多领先的大型模型平台中，JSON 被指定为内部和对外函数调用的标准数据传输格式。这意味着，无论是模型的输入输出，还是中间处理结果，采用 JSON 来组织数据都具有广泛的兼容性和通用性。利用巨杉数据库的 JSON 文档存储，企业可以轻松存储复杂业务数据、模型的输入输出以及各种半结构化数据，不用担心格式不匹配或扩展困难。
一体化数据存储：统一管理结构化、非结构化与向量数据
典型的 AI 应用涉及多种类型的数据：结构化的业务表格数据、非结构化的文本/图像/日志等内容，以及由深度学习模型生成的高维向量表示。很多企业过去可能为不同数据类型引入不同的数据库系统——关系型数据库管理事务数据，分布式文件存储保存非结构化文件，向量数据库专门负责存放向量嵌入。然而这种架构带来了数据孤岛和系统复杂度：不同数据库之间的数据一致性和同步成为难题，IT 运维成本随之飙升。
巨杉数据库 SequoiaDB 提供了“一库多模”的一体化数据存储策略。凭借自主研发的分布式存储引擎，SequoiaDB 在支持海量结构化、半结构化和非结构化数据的存储与管理的同时，还引入了对向量数据的存储与检索。使得企业无需再引入独立的向量数据库，就能在同一个平台上完成向量数据的存储和检索。
更重要的是，一体化的数据底座为跨模态的AI应用奠定了基础。在实际业务场景中，光有向量数据并不能解决全部问题，向量所代表的语义还需要和原有业务数据关联才能发挥价值。在语义搜索、推荐系统、知识问答检索、内容风控等AI应用场景中，这种融合优势尤为明显——传统上这些场景往往需要同时调用S3、向量数据库和事务数据库，而现在通过巨杉数据库可以“一站式”完成。
内置高性能向量索引：HNSW、IVF 等算法加持
引入向量数据后，另一个挑战是如何对海量高维向量进行快速相似度搜索。业界常用"近似最近邻（ANN"算法来加速查询）。巨杉数据库通过内置多种高性能向量索引，实现了向量数据的高效检索。
HNSW是一种基于小世界图的索引，构建分层导航图来加速搜索，其查询速度非常快，召回率也高，在构建和查询过程中都效率惊人。
IVF则通过聚类将向量空间划分为多个簇中心，查询时先定位最近的簇，大幅缩小搜索范围，从而提高搜索效率。
除了索引结构，巨杉数据库还提供了可配置的向量量化策略来优化存储和查询效率。常见的量化技术如 Product Quantization乘积量化和Scalar Quantization标量量化。SequoiaDB 支持用户按需开启这些量化功能，在性能，资源和搜索精度方面进行权衡。
结语
巨杉数据库 SequoiaDB 通过JSON文档存储的灵活性满足了AI快速迭代对数据模型的要求，通过一体化多模存储打破了数据孤岛、简化了架构，通过嵌入式高性能向量索引赋予了AI应用极速的语义检索能力，并以国产自主的姿态保证了安全合规与生态融合。开发团队能够更敏捷地试验新算法、产品可以更智能地响应用户、数据管理成本更可控、安全风险更可管可控。
