构建 AI 原生应用需要一个能同时做两件事的数据层：既要处理应用运行所依赖的结构化事务查询，又要有足够的语义理解能力来驱动非结构化内容的语义搜索。AI 应用两者都需要------用于账户余额和交易记录的精确 SQL，以及能找出关键词查询永远无法发现的概念性关联模式、异常或历史案例的向量搜索。
大多数团队最终会在不同环境之间拼凑这些东西，每次查询都要跨越边界。延迟会随着胶水代码的复杂度而累积，成本也随之增长，而非源自数据本身的价值。那些在原型阶段还能撑住的架构，到了生产负载下就开始分崩离析。
DigitalOcean 数据与学习层正是为了弥合这个鸿沟而设计的，它在同一生态中为你提供了协同工作的结构化、向量和检索层。
实时推理与学习
任何复杂 AI 应用的核心需求都是基于事实、具备上下文感知的推理。DigitalOcean 现在在数据层提供了一套统一的工具：
- PostgreSQL 托管服务高级版和 MySQL 托管服务高级版（公开预览中），用于应用运行所需的结构化事务数据
- 知识库（已正式发布），用于处理从摄取到回答的完整检索流水线
- Weaviate 托管向量数据库（私有预览中），用于非结构化数据的向量搜索
这些服务与 DigitalOcean 的推理引擎和托管智能体基础设施运行在同一个平台上。这意味着数据层与推理之间不存在出口流量费用，一份账单取代了三份，也无需为了把智能体连接到它的知识库而编写认证胶水代码。我们并不试图重建开源生态已经做得很好的东西。知识库、托管 Weaviate 以及我们的托管 PostgreSQL 和 MySQL，都是运行在开发者已经信任的开放标准之上，并集成到一个平台中，从而缩短通往规模化部署的路径。
PostgreSQL 和 MySQL 高级版：更快地扩展基础
每个事务型应用都需要数据库。这是其他所有东西依赖的基础层，它一旦宕机，应用也会随之崩溃。对 AI 原生公司来说，风险更高。如果你正在部署依赖结构化数据的自主智能体，或者从头构建一个 AI 应用，你的数据库就是唯一的真相来源。如果它倒下了，你的整个应用都会倒下。
为了在这些关键工作负载规模化时支撑它们，我们推出了 PostgreSQL 和 MySQL 高级版（现已进入公开预览）。这个新层级专为需要更富弹性、更具针对性平台的大型客户和高速增长的 AI 初创公司而设计。当你的智能体在生成分析报告之前需要拉取一个月的交易日志时，高级版就是那个必须保持在线、保持高速、保持一致的层级。这是这个技术栈中其他所有东西赖以立足的基石。
高级版保留了你喜爱的标准版关键特性，比如自动磁盘扩容，但经历了彻底的重构，以实现最高速度和最小中断：
- 分钟级扩容：当你需要扩展数据库容量时，操作现在只需几分钟，而不是几小时。
- 可靠运维：受益于高韧性的高可用（HA）集群和基于代理的故障转移，即使在节点故障期间也能保持你的应用在线。
- 自信可观测：获得对查询性能和系统健康状况的深入洞察，以理解、调试或深挖你的数据库性能。
甚至在推出高级版之前，客户就已经在我们的标准版上实现了大规模部署。例如，打车出行平台 Picap 每天支持超过 100 万次出行，通过将 Postgres 和 Kafka 迁移到 DigitalOcean，实现了 4 倍的成本节省。有了高级版，我们为你提供了一个更强大的基础来支撑你的应用规模化发展。
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知识库：简化 RAG
当稳健的数据库处理你的结构化基础时，DigitalOcean 知识库（现已正式发布）通过简化非结构化数据管理，让数据与学习层更进一步。构建传统的检索增强生成（RAG）技术栈通常需要拼凑多家供应商的向量存储、嵌入模型和检索逻辑；而知识库将整个子系统变成一个内建的平台原语，从而取代了这种复杂性。
核心优势包括：
- 零配置全生命周期： 只需上传文档并选择一个嵌入模型。DigitalOcean 会自动处理整个流水线------摄取、分块、嵌入和混合检索。
- RAG Playground： 在控制台中交互式地测试你的策略。你可以优化分块和检索质量，而无需编写一次性脚本------一切都在一个面板中完成。
- 智能体就绪，支持 MCP： 只需一行配置，任何兼容 MCP 的智能体（包括 AI 平台智能体）都可以将你的知识库用作其检索工具。
- 实惠的定价： 开箱即用的生产级 起步价 19.60 美元，嵌入 Token 仅 0.02 美元/百万 Token，无需最低承诺。
借助 DigitalOcean 知识库，LawVo 得以加快其产品上市步伐：
"在使用 DigitalOcean 知识库之前，我们原本需要花费数周时间为我们的 LawvoAI 产品搭建一个生产级 RAG 流水线------向量数据库、嵌入、分块，整个技术栈。有了 DigitalOcean，我们在一天之内就拥有了一个带引文支撑的知识库。这让我们的团队可以专注于产品，而不是检索的底层管道。"
--- Hovsep Seraydarian, LawVo 联合创始人兼首席技术官
Weaviate托管数据库：摆脱向量运维之苦
知识库提供了一种无缝的开箱即用体验，但有些团队需要对其数据模式、分块和检索有更全面的上手控制。然而，自托管向量数据库最终会撞上运维之墙，而专有替代方案往往导致不可预测的账单激增。Weaviate托管向量数据库（现已进入预约体验版本）提供了一个解决方案：将你已经熟知的、未做改动的开源引擎，以托管服务的形式交付。
它是如何工作的：
- 零锁定： 使用相同的 Python、JavaScript 和 Go 客户端，无需专有 SDK，也无需因迁移而更改代码。
- 平台原生： 一份账单，一个 API 令牌。你的向量存储现在直接与你的 Droplet、托管数据库和无服务器推理毗邻而居------无需管理单独的供应商关系。
- 可预测的定价： 配合 DigitalOcean 无服务器推理使用，你可以将数据嵌入、检索和生成共置一处，享受零出口流量费用。此外，如果你愿意，也可以自带嵌入供应商。抢先体验 DigitalOcean 上的托管 Weaviate，可联系咨询卓普云（aidroplet.com）。
DigitalOcean 数据与学习层：为现代 AI 而生
数据与学习层的构建理念是让数据和推理不再分居两处。对于正在迈向生产的 AI 原生公司，无论工作负载是 PB 级的交易日志、企业知识库，还是实时多模态流水线，其结果都是一条更快的从原型到规模化的路径，并且整个团队无需自己拼装技术栈。