AI时代 GBASE南大通用在Data+AI To B场景筑牢核心承载底座综述（四）

“Data+AI”成为企业数字化转型的高频词汇。但在ToB行业，真正落地的挑战远比想象中复杂。作为在数据库领域深耕二十余年的从业者，GBASE南大通用结合自身的产品实践，梳理出一份务实的落地路线图。

4、长效运营：持续迭代，实现价值最大化
Data+AI落地并非一劳永逸。业务在变，数据在变，技术在变，运营机制必须跟上。
南大通用GBase（gbasedatabase）数据库的建议是：建立三个“常态化”机制

1. 数据运营常态化
   GBase GCDW的HTAP能力，实现数据采集、处理、分析的秒级闭环，确保AI模型使用的始终是新鲜数据。数据质量实时监控，异常情况自动告警、自动修复。
2. 模型运营常态化——结合向量数据库提升迭代效率
   AI模型具有“时效性”，随着业务和数据变化，模型精度会逐渐下降。GBase（gbasedatabase）数据库建立常态化模型运营机制：
   • 模型实时监控：依托智能监控特性，实时跟踪模型响应速度、准确率、误报率等指标，建立性能预警机制，当指标下降到阈值时自动触发优化流程。
   • 模型迭代优化：定期收集业务反馈与新数据，依托GBase GCDW的分布式计算与海量存储能力，开展模型迭代训练，优化参数与特征工程。南大通用持续跟踪AI技术发展，适时引入DB-GPT、Chat-DB等前沿算法，保持模型先进性。在迭代过程中，可充分利用GCVD向量数据库存储历史版本的特征向量，加速相似样本召回与模型对比。
   • 模型版本管理：利用GBase数据库的版本管理与数据快照能力，记录不同版本模型的参数、效果与适用场景。当新版本出现问题时，可快速回滚至稳定版本，确保业务连续。
3. 价值复盘常态化
   每季度、每半年，通过GBase 8a对落地效果进行数据分析，评估实际价值。未达预期的环节，复盘原因、调整策略、持续优化。