不只是存储：利用达梦DM9多模特性与AI Agent实现“智能问数”

1. 从“存数”到“用数”，达梦的AI时代答卷

在AI大模型浪潮下，数据的价值已不再局限于被安全、高效地存储和查询。企业真正的痛点，在于如何将海量、复杂的数据，尤其是占比超过80%的非结构化数据，转化为AI可以理解和利用的“知识”。

达梦数据在DTCC2026上展示的DAMENG PAI数据库一体机和DM9多模数据库内核，让我看到了国产数据库在AI时代的前瞻布局。其核心思路“数据库+AI”，即利用AI增强数据库自身能力，同时让数据库更好地为AI应用提供底座支撑。

本文将基于达梦最新的技术理念，通过一个“智能问数”的实战设想，分享如何利用DM9的多模特性和开放接口，构建一个能理解自然语言并返回结构化查询结果的AI Agent，探索达梦数据库在AI时代扮演的新角色。

2. 解锁DM9的两大“AI超能力”

要实现“智能问数”，关键在于达梦数据库提供的两个核心能力。

2.1 能力一：多模数据统一底座

传统关系型数据库处理结构化数据游刃有余，但面对文档、图片等非结构化数据则力不从心。DM9的多模数据库内核打破了这一壁垒。

统一存储与查询：它能够在一个引擎中同时处理关系型数据、JSON/XML文档数据、空间数据以及向量数据。

向量检索能力：这是AI时代的核心。文本、图片等非结构化数据可以通过AI模型转化为向量，存储在DM9中。这使得数据库能够支持基于语义的相似性搜索，而不仅仅是基于关键词的匹配。例如，可以查询“查找与这张图片风格相似的图片”，或者“检索与数据库性能优化语义相关的所有技术文档”。

2.2 能力二：为AI开放的“数据总线”

再强大的数据底座，如果不能与上层AI应用高效连接，也难以发挥价值。为此，达梦提供了MCP Server与Open API双通路接口。

MCP Server (模型上下文协议服务器)：这是AI Agent与数据库交互的“万能翻译官”。它将达梦数据库的SQL能力、元数据、甚至向量检索能力，封装成AI Agent可以直接调用的“工具”。

可控与安全：这套接口不仅仅是连通，更支持SQL可控、权限继承，确保了AI在访问数据时的安全性和合规性。AI Agent不能为所欲为，其操作仍受限于数据库自身的权限体系。

3. 构建“智能问数”Agent：从概念到实战设想

设想一个典型的企业数据分析场景：业务人员想了解“上个季度我们哪个产品线的销售额最高，并且给我看看相关的市场分析报告摘要”。传统的做法需要DBA写复杂SQL，再找文档。现在，AI Agent可以一步完成。

系统架构设想

用户层：业务人员在聊天窗口输入自然语言问题。
AI Agent层：一个理解自然语言、并调用工具的大模型应用。
达梦DM9数据库层：存储结构化销售数据（关系表）、产品文档和市场报告的向量化数据。

实战步骤设想（基于命令行与SQL模拟）

第一步：在DM9中准备数据

假设我们已有两张表：sales_order (销售订单表)和 market_docs (市场文档表，含向量列)。

第二步：部署并配置MCP Server

假设达梦提供了开箱即用的MCP Server组件。我们需要配置它连接我们的DM9数据库，并暴露哪些工具给AI Agent。

// mcp_server_config.json 配置文件设想
{
  "database": {
    "host": "192.168.1.100",
    "port": 5236,
    "dbName": "AI_DEMO"
  },
  "exposed_tools": [
    {
      "name": "execute_sql",
      "description": "执行只读SQL查询，用于分析结构化数据",
      "permission": "read_only"
    },
    {
      "name": "vector_search",
      "description": "基于语义进行向量相似性搜索，用于查找非结构化文档",
      "permission": "read_only"
    }
  ]
}

第三步：AI Agent执行“智能问数”

当用户提问后，AI Agent（如一个基于SpringAI构建的应用）会进行如下操作：

理解意图：将问题拆解为两个子任务：
- 查询销售额Top1的产品线（结构化查询）；
- 查找该产品线相关的分析报告摘要（语义搜索）。
调用工具：通过MCP Server调用 execute_sql 工具，生成并执行SQL：

-- Agent生成的SQL
SELECT product_line, SUM(amount) as total_sales 
FROM sales_order 
WHERE order_date BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-03-31' 
GROUP BY product_line 
ORDER BY total_sales DESC 
LIMIT 1;

得到结果：“产品线A”。

再次调用工具：接着调用 vector_search 工具，将“产品线A的市场分析报告摘要”这句话转换为向量，并在 market_docs 表的 content_vector 列上进行相似性搜索，检索出最相关的文档摘要。
整合答案：AI Agent将SQL查询的结构化结果和向量搜索到的非结构化摘要整合成一段通顺的自然语言回复给用户。

整个过程中，DM9作为统一底座，完美地支撑了两种不同模态数据的查询；而MCP Server则成为Agent的“手脚”，让它能够无障碍地处理复杂的企业数据。

4. 总结与展望

通过这个“智能问数”的设想，我们可以看到，达梦数据库已经从一个被动的“数据容器”，演变为一个主动的智能数据服务平台。DM9的多模引擎和MCP开放接口的组合，为国产数据库在AI时代的应用模式树立了标杆。

这让我们有理由相信，在不久的将来，基于达梦数据库的AI原生应用会层出不穷。我们作为开发者，也应当积极拥抱这一变化，探索如何利用这些新特性，解决更复杂的业务问题。