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PolarDB-X AI 是面向企业级 AI Agent 生产落地的数据底座,在一套分布式数据库内提供数据库快速就绪、知识检索、长期记忆、上下文低成本存储、库内 AI 处理与智能运维治理能力,支撑 Agent 应用从原型验证走向规模化生产。
智能问答
基于自然语言输入，查询多实例数据、拓扑信息与性能指标，实现跨实例批量检索与问题诊断。同时提供资源评估、计费咨询、最佳实践指导等问答服务。适用场景：
- 全域资源查询：批量查询实例配置、拓扑结构、分片规则与性能指标。
- 异常实例筛查：识别 DN、CN 连接数异常、分片热点与存储倾斜等风险实例。
- 分片与拓扑查询：查询分库分表规则、数据分布情况与全局二级索引状态。
- 合规与治理检查：查询安全策略（如 SQL 审计开启、IP 白名单配置或 SSL 加密状态）。
- 产品与技术咨询：获取 PolarDB-X 的功能说明、版本特性与分布式最佳实践。
智能诊断
对实例运行状态、慢SQL、存储空间等场景进行深度分析，快速定位问题根因并获取可执行的优化建议。适用场景：
- 慢SQL诊断：分析分布式查询的执行计划，自动识别全表扫描、跨分片Join、数据倾斜等典型性能问题，并提供索引优化和分片键调整建议。
- CPU/内存/IO性能问题排查：当实例出现CPU飙升、内存占用异常或IO瓶颈时，AI助手可结合监控指标和运行日志定位资源热点，给出针对性的调优方案。
- 实例异常分析：支持CPU飙升、存储空间增长、DN节点异常、分布式事务超时以及慢查询等场景分析。
- 性能优化：当CPU、内存或IOPS出现异常波动时，将分析资源热点并给出针对性的调优方案。
- 容量管理：对存储空间的使用趋势进行分析，获取增长预测和扩容时间窗口建议。
智能巡检
支持对账号下的实例进行一键健康巡检，运维状态、备份配置、安全设置和高可用容灾能力，快速发现潜在风险和配置问题。巡检报告将涵盖以下维度：
- 实例状态：主实例状态、只读实例/子实例状态、关联实例状态、DN 磁盘用量水位、运维任务执行窗口。
- 备份状态：备份策略配置（类型、周期、保留时长）、备份集列表有效性（最近备份时间、成功率）、跨地域备份开启情况。
- 安全配置：IP 白名单访问控制、账号三权分立、SSL 加密传输、TDE 透明存储加密、SQL 审计与洞察。
- 高可用与容灾：CN 可用区分布、DN 多副本分布 (Leader、Follower、Logger)、整体跨可用区容灾能力评估。
为 AI Agent 构建专属长效记忆的托管服务，100% 兼容开源 Mem0 框架
- 记忆管理 统一管理语义记忆和结构化记忆，支持用户偏好、历史事实、会话上下文等长期保存。
- 向量检索 基于 PolarDB-X VECTOR + HNSW，支持大规模记忆向量存储和相似搜索。
- 记忆 API 提供 RESTful API，支持记忆添加、搜索、更新等操作。
- 多维隔离 按 user_id / agent_id / run_id / app_id 隔离记忆，适配多用户、多 Agent、多应用场景。
- 开源兼容 100% 兼容开源 Mem0 框架，降低已有 Agent 应用迁移成本。
客户案例：千问 × PolarDB-X 记忆存储
- 场景
千问面向海量终端用户提供连续对话和个性化 AI 助手服务，需要把用户偏好、历史事实、会话摘要、组对话上下文等长期记忆沉淀下来，并在后续对话中快速检索和注入，让模型回答更连续、更懂用户。
- 方案
千问使用 PolarDB-X 作为长期记忆存储底座，通过分布式存储、存算分离、秒级弹性伸缩、Paxos 一致事务和 GDN 跨地域能力，承载用户长期记忆、会话上下文和跨设备数据同步，支撑记忆系统从容量，高并发写入、低延迟访问并全面生产化。
- 成果
PolarDB-X 支撑千问记忆存储规模从千万级扩展到百亿级，写入能力达到 25 万 RPS，并支持 500MB/s 双活同步；同时 P99 延迟大幅降低 90%，综合成本下降 50%，满足面向千万级用户的长期记忆服务需求。
原生向量索引（Vector）
提供给 MySQL 生态内核原生向量存储与检索能力，无需外挂向量数据库。
核心能力：
- 原生 VECTOR 数据类型
- HNSW 算法索引
- 支持 EUCLIDEAN（欧氏距离）和 COSINE（余弦相似度）
- 标准 SQL 语法：ORDER BY VEC_DISTANCE(...) LIMIT N
- 与关系数据同库同表存储，支持混合查询
适用场景：RAG 知识库、语义搜索、推荐系统、图片检索
外置列（External Column）
将大字段（TEXT/BLOB 等）自动卸载至 OSS，零业务改动降低存储成本、优化 Buffer Pool。
核心能力：
- 建表加 EXTERNALIZE 关键字即可启用
- 零业务代码改动
- 支持 TEXT/BLOB 等大字段族
- 自动冷热分离，降低存储成本
- 提升 Buffer Pool 命中率与服务稳定性
适用场景：AI 会话存储（大段对话文本）、日志归档、文档存储
智能搜索 Search 引擎
PolarDB-X 提供的分布式智能搜索引擎，覆盖全文检索与向量检索一体化场景。
AI Function
SQL内置AI函数，无需 SDK 即可在数据库内完成LLM推理、向量化、相似度计算等AI任务。
核心能力：
- AI_PROMPT：LLM 文本生成
- AI_EMBEDDING：文本向量化
- AI_SIMILARITY：向量相似度计算
- 支持 Text2SQL、多模态处理
- 内置模型自动绑定，可切换自定义模型
- 共约 10 类内置 AI 函数
适用场景：RAG 检索流水线（解析→抽取→Embedding→入库→召回→精排）、批量数据标注与分类、知识库语义搜索、Text2SQL 自助查询