这里说明云数据库 PostgreSQL 在 AI 方面的能力概述。
一、产品定位
云数据库 PostgreSQL 提供面向 AI 时代的数据底座能力，围绕 DB for AI（数据库赋能 AI 应用）和 AI for DB（AI 赋能数据库运维）两大方向，为企业构建 AI 原生应用提供一站式解决方案。
二、DB for AI（数据库赋能 AI）
| 能力模块 | 核心功能 | 典型场景 |
| 大模型调用 | 通过 tencentdb_ai 插件在 SQL 中直接调用大语言模型 | 文本分类、情感分析、智能摘要 |
| 向量检索 | 基于 pgvector（HNSW/IVFFlat）和 pgvectorscale（DiskANN） | RAG 检索、语义搜索、以图搜图 |
| 图数据库 | 基于 Apache AGE 的属性图存储与 Cypher 查询 | 知识图谱、GraphRAG、关系推理 |
| Agent 记忆 | 多 Agent 长期记忆存储，向量+图+关系三位一体 | AI Agent 长期记忆、多 Agent 协作 |
| REST API | 基于 PostgREST 的 HTTP 接口 | 前后端分离、Serverless 应用 |
三、AI for DB（AI 赋能运维）
| 能力模块 | 核心功能 | 典型场景 |
| 智能索引推荐 | tencentdb_index_advisor 自动分析负载推荐最优索引 | 性能调优、新业务上线评估 |
| AI 慢 SQL 诊断 | 结合 AI 大模型对慢查询自动诊断并给出优化建议 | 日常运维、性能排障 |
四、快速开始
如果你是第一次使用云数据库 PostgreSQL 的 AI 能力，建议按照以下路径入门：
1. 想在 SQL 中调大模型 → 参考 tencentdb_ai 插件功能介绍。
2. 想做向量语义搜索 → 参考 pgvector 向量扩展使用指南。
3. 想构建知识图谱 → 参考 Apache AGE 图数据库使用指南。
4. 想让 AI Agent 用数据库 → 参考 Agent 长期记忆功能概述。
5. 想优化数据库性能 → 参考 智能索引推荐。