caihua 玩转数据，可是个技术活
目前，已经有72%的头部科技公司指出，「管理数据」已经是阻止他们扩展AI用例的最大挑战之一。
就拿现在最为火热的向量数据库来说，它可以可加速AI应用程序的开发，并简化由AI驱动的应用程序工作负载的运作。
然而，作为一项相对较新的技术，目前能够做出高质量向量数据库的企业，并不多。
与此同时，用户的隐私等问题，也让企业对于私有数据的采用望而却步。
对于垂直领域模型的训练微调，都需要一定的数据累积。
但有些数据是无法共享，拿来公开训练的，比如医疗领域大模型，涉及患者个人、病历等私人重要信息。
另外，数据质量管控不到位、数据源分散或者出现数据孤岛、缺乏数据素养等问题，在很多企业中不知不觉积累了很多「数据负债」。
全球领先的解决方案
显然，面对如此复杂多变的挑战，企业需要一套全面且一站式的解决方案，才能真正让让生成式AI技术实现赋能。
简而言之，就是一个强大的「数据底座」。
其中包括，能够存储各种类型的数据库，然后能够提供将多个数据源打通的服务，最后，还需要确保数据安全并对其进行管理。
数据是每个企业的核心资产，构建差异化优势的基础
数据作为企业最为核心的资产之一，是在生成式AI浪潮中构建差异化优势的基础。
为此，亚马逊云科技针对生成式AI的各项需求场景，特别定制了专有的数据库。
为此，亚马逊云科技针对生成式AI的各项需求场景，特别定制了专有的数据库。
场景一:用户个人信息
对于一个生成式AI应用来说，要想让给出的结果更加贴合用户的需求，就需要结合每个用户自身的特点。
在把这些信息结合到Prompt里一起发送给LLM之后，就可以得到更加个性化的输出了。
针对这一需求，亚马逊云科技打造了Amazon RDS和Amazon Aurora这两个关系数据库解决方案。
其中，Amazon RDS是一项托管式关系数据库服务，总共提供了7种热门数据库引擎。
Amazon Aurora则是亚马逊云科技专为云平台打造的关系型数据库，具有着高性能、高可用、可扩展性强等特点，而且成本仅有同级数据库的1/10。
场景二:会话历史信息
除了个人信息外，用户对话的上下文信息，对于生成式AI应用的准确性来说也至关重要。
通过将历史对话记录和用户最新提出的问题相结合，并一起发送给大模型，便可以实现更好的用户体验。
对此，亚马逊云科技打造了Amazon DynamoDB和Amazon DocumentDB。
前者是快速且灵活的NoSQL数据库，对规模没有限制。非常适合无服务器的事件驱动型架构、遍及全球的弹性服务，以及高吞吐量工作负载。
后者是基于云原生架构，全面兼容MongoDB的托管NoSQL数据库。
场景三:私域知识库信息
众所周知，通用大模型存在着幻觉、信息时效性差，以及包括token长度限制等各种问题。
尤其是对于企业内部的信息来说，如果让LLM自由发挥，很容易就给出了错误答案。
但如果能有私有知识的加持，LLM就可以给出更为精准有效的回答。
为了利用这些私域知识，我们可以通过Embedding模型把它们变成向量，并存放在向量数据库里。
当有查询到来时，通过同样的Embedding模型生成新的向量，和向量数据库里的数据做相似度计算，返回最相近的结果。
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