今天我们来聊一聊：“好的数据”对于 LLM 到底有什么用？
大家都知道数据是大模型的基础，质量决定效果。但随着 AI 卷得越来越厉害，算法同学的作用似乎越来越大，反观我们做数据的，作用好像慢慢被弱化了。
现在的痛点很真实：Java/SQL 写不过 AI，业务理解干不过数分。那我们数据人还能干什么呢？
其实 AI 跑得再快，现在也慢慢碰到“数据天花板”了。很多企业现在的瓶颈不再是“算力不够”，而是“数据供不上”。
1. 现有的 Data for AI 到底出了什么问题？
看上去企业数据资产不少，但真正能直接拿来训练、推理的比例并不高，主要是因为这几个坑：
- 数据类型对不上：现在企业大部分数据是二维表格，适合做报表。但模型更需要向量（表达语义）、图结构（表达关系）、时间序列（表达变化）。本质上，现有数据的组织方式和模型的需求“不兼容”。
- 维度不够：传统指标讲究“少而精”，字段得能解释。但模型往往靠大量稠密特征，很多特征单看没意义，组合起来才是宝。
- 时效性太差：传统数据按天、按周更新，复盘够了，但推荐、风控这种实时决策，模型需要的是“现在”的数据，而不是“昨天”的。
- 工具没用好：数据圈有很多成熟的实时处理、任务调度工具，但现在还没跟 AI 流程很好地合体。
2. 具体的解决方案
第一，从存储角度： 得搞湖仓一体。在能存下多模态数据（图片、文档等）的基础上，增加快速调用的功能，别让数据躺在里面睡觉。
第二，从推理角度：
现在的方案太长：
数据库读 Page → 序列化发网络包 → 应用层反序列化 → 转为 Tensor → 最后才交给 GPU。
这就好比你在书架上找一本书，为了读它，你得先复印一份，装进快递盒寄回家，拆开后再翻译成母语，最后才开始读。
我们更希望的是：
- 零拷贝（Zero-Copy）思想：数据在数据库内存（Buffer Pool）里刚解开，别封装了，原地直接通过内置算子变向量。
- 内存直接交付：Embedding 后的张量（Tensor）通过内存地址指针，直接甩给旁路挂载的推理引擎。
核心就是把计算向存储前移，能少搬数据就少搬。
3. 我们可以利用哪些数据库的“老本行”优势？
- 索引能力 做数据的都知道，索引能救命。如果没有索引，匹配问题就得全量扫描。 举个例子： 如果提示词（Prompt）太长，模型每次都要重复计算 KV 矩阵，开销极大。但如果我们把这些值存入磁盘/内存，并建立索引，下次就能直接命中之前的推理状态，从中间状态直接开跑。
- 并行调度能力 虽然并行是 GPU 的强项，但 GPU 必须从内存拉数据，搬运时间太长。数据库可以直接在内存里并行计算。而且如果把计算都看作“算子”，就能利用数据库成熟的任务调度和优先级管理，谁先跑谁后跑，管得明明白白。
- 数据一致性（ACID） 这是数据库的拿手好戏。如果直接在库内读向量做推理，只要数据库里的数据一变，模型拿到的结果立刻跟着变，业务响应极快，不用担心模型读到的是旧数据。
- 硬约束（纠正幻觉） 利用强 Schema 和约束。比如通过内置的图数据库算子，给推理加个“紧箍咒”。 例子： 模型想推理“A 公司的 CEO 是谁”，向量检索可能搜到一堆八卦，但数据库会先查内部的关系图谱（确定的事实），如果是 B，就强制模型按这个输出。用“确定性”去纠正 AI 的“概率性”。
总结
以后我们得解决这几个关键问题：
- 怎么利用索引快速定位有效数据？
- 怎么利用数据库的大规模计算和贴近内存的特点，给训练和存储加速？
- 怎么利用事务能力，保证模型快速响应业务？
- 怎么利用数据库的“确定性”去纠偏？
作为数据人的一份子，我很希望看到 AI 消费数据、理解数据，而数据反过来塑造 AI。
不过说真的，如果这些都实现了，数据人是不是真的得去找新工作了？
