數(shù)據(jù)是人工智能應(yīng)用的燃料，但企業(yè)數(shù)據(jù)的規(guī)模和范圍往往使其有效使用過于昂貴且耗時。

根據(jù)IDC Global DataSphereo數(shù)據(jù)，到2028年，企業(yè)每年將生成317 ZB的數(shù)據(jù)，其中包括29 ZB的獨特數(shù)據(jù)，其中78%為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，44%為音頻和視頻。由于數(shù)據(jù)量巨大且數(shù)據(jù)類型多樣，大多數(shù)生成式AI應(yīng)用僅使用存儲和生成數(shù)據(jù)總量的一小部分。

企業(yè)要想在人工智能時代蓬勃發(fā)展，就必須找到一種方法來采用所有數(shù)據(jù)，而使用傳統(tǒng)的計算和數(shù)據(jù)處理技術(shù)無法做到這一點。相反，企業(yè)需要人工智能查詢引擎。

簡單來說，AI查詢引擎是一種將AI應(yīng)用或AI代理連接到數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。AI查詢引擎是代理式AI的重要組成部分，因為其充當了組織知識庫和AI驅(qū)動的應(yīng)用程序之間的橋梁，從而實現(xiàn)更準確、更情境感知的響應(yīng)。

AI代理構(gòu)成了AI查詢引擎的基礎(chǔ)，可以在其中收集信息并協(xié)助人類員工。AI代理將從許多數(shù)據(jù)源收集信息、制定計劃、推理并采取行動。AI代理可以與用戶交流，也可以在后臺工作，此時人類的反饋和互動將始終可用。

實際上，人工智能查詢引擎是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，可以高效處理大量數(shù)據(jù)，提取和存儲知識，并對該知識進行語義搜索，以便人工智能可以快速檢索和使用。

企業(yè)人工智能查詢引擎將能訪問以多種不同格式存儲的知識，但能從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取情報是實現(xiàn)最重要的進步之一。

為了生成洞察，傳統(tǒng)查詢引擎依賴于結(jié)構(gòu)化查詢和數(shù)據(jù)源（例如關(guān)系數(shù)據(jù)庫）；用戶必須使用SQL等語言制定精確的查詢，并且結(jié)果僅限于預(yù)定義的數(shù)據(jù)格式。

相比之下，AI查詢引擎可處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。常見的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式包括PDF、日志文件、圖像和視頻，存儲在對象存儲、文件服務(wù)器和并行文件系統(tǒng)中。AI 代理使用自然語言與用戶和彼此進行通信。通過訪問不同的數(shù)據(jù)源，可解讀用戶意圖，即使意圖不明確。這些代理可以以對話形式提供結(jié)果，以便用戶解讀結(jié)果。