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某头部 ERP 产商在 OpenAI 发布 GPT 不久，就已开始布局 AI 产品线， 随着 Deepseek 爆火，该厂商迅速在自有平台上发布 AI 智能体，产品迅速成为提升工作效能的重要工具，在完全落地客户场景前，充分证明了产品价值。
那么，这家公司究竟是如何基于 YMatrix，一步步搭建起属于自己的企业智能系统？又是如何在短短数月内，实现效率翻倍、业务创新加速？
本文将带你详细揭秘——
一文了解，企业智能升级的真实路径。
在大模型领域，从大火一整年的 GPT 再到横空出世的 Deepseek, 一代更比一代强，企服软件厂商也在紧跟这个风口，寻找 AI 时代的“增量”。从国际巨头 SAP 高举“商业 AI”大旗开始，企服软件厂商们在 AI 上的动作可以用“百花齐放”来形容，各家厂商都在用 AI 给自己贴上“智能”的标签，声称要颠覆企业管理、重塑商业未来。
市场上已有许多强大的通用大模型，这些模型具备强大的泛化能力，可以处理各种信息，然而这只是企业级智能化应用架构中的一部分。
🎉 大模型 + AI 数据库，才构成企业级智能化应用的基础架构！
一个 GPT 不仅需要强大的大模型支撑，还必须依赖一个稳定、高效、灵活的数据引擎，缺少了“好用”的数据引擎，无法构建符合企服场景需求的 AI 产品。因此，产品落地于企业真实场景，除了大模型提供的 AI 能力，下一个要亟需解决的就是数据问题。
对于支撑大模型的数据引擎，这些要求是逃不开的：
向量检索能力：需要有能够提供向量检索能力的平台
信息更新能力：企业内部知识分散在文档、代码库、邮件等多个地方并会经常更新
更佳查询性能：作为用于企业内部的生产力工具，需要具备良好的性能和高峰期稳定服务的能力
所以，问题来了：
目前，在企服场景中，一方面 AI 能力更多的是作为产品的亮点出现，从务实的角度，多数企业并不愿意专门为 AI 能力花费大量投资，另一方面，面对迅速变化的市场，厂商也需要快速动作，避免在竞争中下风。
从大型企服软件厂商的视角来看，我们可以将企对 AI 数据库的需求总结为：
AI 能力：必须能够支持大规模向量检索，从而支持大模型从数据库中获取信息，这是支撑企服 AI 的基础
高效数据更新：企业的知识和业务数据是动态变化的，在大型企业中，更新可能更频繁，因此在具备 AI 能力的基础上，数据库还需要有较好的更新能力
快速响应与高并发：虽然 AI 并非高并发型应用，但大型企业也不可避免会出现高峰时段，因此，响应速度、并发能力也需要充分考虑。
落地快、成本低：现阶段，虽然客户都在拥抱 AI ，但预算都持谨慎态度，如何在现有产品架构上，以最快速度、最低成本的方式集成 AI， 已经不是“选修课”而是“必修课”了。
成果展示：仅用 6 个月时间，成功实现了“企业版 GPT”的上线
该产品在商业化运作之前，企业已在内部作为首个用户进行大量试用，目前，多个商业客户已经签约，在接下来会逐步实施上线，显示了强大的产品竞争力。
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YMatrix 超融合数据库作为底层数据引擎，为企业版 GPT 提供了强有力的支撑。
复用现有数据基础设施：YMatrix 作为超融合数据库，本身即具备向量能力，能够直接支持大模型调用。由于原有产品已经搭建于 YMatrix 之上，新增的 AI 功能可直接在原有数据库上直接开发，大大提升了产品迭代速度。
统一数据存储与智能处理： YMatrix 还支持多模态数据（文本、图片、视频等）的混合检索，使企业能够将所有内部数据统一存储至 YMatrix，不仅满足 AI 需求，还能不同传统场景下的软件产品对数据库的多样化需求。
分布式高效向量检索： YMatrix 本身是分布式数据库，能够通过水平扩展增加集群算力，AI 计算性能表现也能受益，能够在高并发情况依然提供秒级的响应速度，确保在大量员工同时访问时，系统依然保持高效稳定。
实时数据更新： YMatrix 的向量能力不仅体现在相应速度上，还体现在数据更新能力上。YMatrix 一方面在数据更新上有良好的性能表现，同时作为企业数据的统一平台，向量数据可直接在数据库内流转，在简化整体架构的同时，还能够大大提升数据更新的及时性。
这场内部变革深刻验证一个趋势：
“数字化转型的胜者，往往掌控着数据的命脉。在这场‘数据库+AI’的竞赛中，企业如何成为先行者，关键就在于能够驾驭数据的超级引擎。”
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