Data+AI

传统 RAG 模型在处理复杂关系和推理时存在局限性，而 ADB GraphRAG通过知识图谱的支持，显著提升了对复杂数据的理解与生成能力。本次分享将重点介绍 ADB GraphRAG 的核心功能和优势，并通过实战演示，带您学习如何使用 ADB PG 实现客服问答机器人，以及如何在百炼使用 MCP 构建文档阅读助手。AnalyticDB PostgreSQL版 GraphRAG最佳实践：https://help.aliyun.com/zh/analyticdb/analyticdb-for-postgresql/user-guide/graphrag-best-practices/

云数据库 RDS PostgreSQL 全托管 Supabase 服务，为客户提供了 AI 应用开发的新范式。本次分享将重点介绍 ​RDS Supabase​ 核心能力和适用场景，以及相较于开源版 Supabase 和社区版PostgreSQL，RDS Supabase 具备的增强能力，并通过实战演练，带大家了解如何基于RDS Supabase 开发一个简易 Agentic RAG 应用。点此提交咨询申请试用：https://page.aliyun.com/form/act987005680/index.htm

本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景，基于真实客户案例&最佳实践，展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点，将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论，为电商行业注入新的活力与效能。

在数字化浪潮的推动下，企业正面临前所未有的挑战与机遇。数据与人工智能的结合，形成了强大的Data+AI力量，尤其在近期人工智能迅速发展的背景下，这一力量正在加速重塑企业的运营模式、竞争策略和市场前景，成为适应变化、提升竞争力、推动创新的核心驱动力。本文将讨论企业采用Data+AI平台的必要性及其在企业智能化转型中的作用。

阿里云瑶池AnalyticDB PostgreSQL版推出AI短剧编剧助手，基于GraphRAG与长记忆技术，构建角色一致、剧情连贯、懂镜头语言的智能创作系统，覆盖小说改编、剧本生成到分镜落地全流程，破解短剧创作高成本、低效率痛点。

本次分享以一份零售商历史销售数据为例，分析数据特征并选择合适的预测模型，演示使用 Data Agent 进行预测分析。

本次分享介绍了MCP基本概念及使用场景，演示了 Data Agent 如何接入MCP，并以使用MCP服务实现日志查询与分析为例进行实战演练。

本次分享演示了如何基于通用Data Agent配置业务专属Agent，通过预先定义数据范围、指定Agent的分析思路和方法论，补充场景或行业专业知识，使其更符合企业业务逻辑和决策需求，提高分析准确性。

本次分享以一份零售产业的数据演示如何使用Data Agent的自定义Agent对数据库数据进行分析，生成可视化的BI报表，并对分析结果进行描述性分析和规范化分析。

本次分享介绍了如何使用Data Agent做根因分析，快读定位问题根源，以排查某网站GMV下跌、某用户下单购买冰箱多渠道触点转化两个预设情景，使用Data Agent进行根因分析和归因分析，帮助企业快速定位问题根源辅助决策。

本次分享介绍了Data Agent产品界面功能，演示如何快速上手完成一次数据洞察，以一份示例数据走通全流程，包括数据源录入上传、提问并启动任务后，在Agent分析过程中多轮追问、补充说明，得到文字报告后进一步绘制网页报告，查看最后的分析产物和记忆。

本次分享主要介绍Data Agent产品能力，适用场景和客户案例，适合首次接触Data Agent的用户快速了解产品全貌。

本视频介绍了如何将RDS RAG Agent能力接入Dify，实现AI应用的检索增强生成。详情可见：https://help.aliyun.com/zh/rds/apsaradb-rds-for-postgresql/rag-agent/

本次分享将深入解析阿里云DTS + ADB PG 构建企业级知识库的技术方案。探讨如何通过 DTS One Channel For AI 和 ADB 的 GraphRAG 能力来简化数据链路管理，实现知识的深度挖掘与应用。最后通过示例演示，展示如何快速整合并解析复杂财报数据，提升企业决策效率。了解更多精彩搜索钉钉群号79690034672入群与技术专家交流！

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见证如何使用 PolarDB Supabase + bolt.diy，体验代码在指尖流淌、应用界面在眼前实时成型的极致敏捷开发流程。

本视频演示了当 Qoder 通过 MCP 连接到 PolarDB Supabase 后，开发者如何通过与AI对话，行云流水般地完成复杂功能的编码，将编程效率提升至全新境界。

在Dify on DMS上，构建企业专属版Deep Research Agent! 借用一下Dify的核心理念 Do It For Yourself，让我们换个思路：不再是把Deep Research Agent当成一个搞不懂的“黑箱”，而是亲手搭建一个看得懂、管得住、还能自由组合的“白盒”系统!

本文基于 Apache Doris 数据运维治理 Agent 展开讨论，如何让 AI 成为 Doris 数据运维工程师和数据治理专家的智能助手，并在某些场景下实现对人工操作的全面替代。这种变革不仅仅是技术层面的进步，更是数据运维治理思维方式的根本性转变：从“被动响应”到“主动预防”，从“人工判断”到“智能决策”，从“孤立处理”到“协同治理”。

数据管理DMS支持托管Dify，您可以在DMS实现Data+AI的深度集成开发。DMS提供了一站式解决方案，覆盖了从Notebook开发、数据处理、模型构建以及大模型应用开发的整个流程。其中，DMS采用Dify平台作为大模型应用开发的承载环境，助力企业智能化落地。

模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）主要为大模型和外部工具之间搭建信息传递的通道。DMS MCP可以很好地解决传统数据库的MCP存在的问题，并为AI大模型提供统一的数据接入和访问能力，且可以通过标准化接口解决兼容性、安全等问题。同时，通过DMS MCP可以获得更多新特性，包含获取Schema信息，并生成DAO（Data Access Object，数据访问对象）代码或进行结构分析，以及通过SQL自动路由，准确获取数据，为上层业务提供数据支持。