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在蚂蚁灵光上，用户说一句话，30秒就能「手搓」出一个闪应用：一个记账本，一个报名页面，一个打卡工具。上线四个月，这样的应用已经积累了3000万个。
AI时代苟日新，日日新，又日新，数据库也是如此。
这篇文章想回答几个大家更关心的基础问题：Vector Lakebase 能解决你的什么问题，什么场景下用它最合适，如何用好Vector Lakebase 。
过去八九年，我们一直在做一件事：把向量数据库从一个很小众的系统方向，做成 AI 基础设施里的关键组件。
Braintrust 是一家做 AI 产品可观测性和评估的公司。你可以理解为：帮你监控和调试 AI 智能体的工具。他们发现，现有的数据库——无论是 Postgres、数据仓库还是浏览器端的 DuckDB——全都扛不住 AI 工作负载。于是他们做了一个很大胆的决定：自己造一个数据库。
数据库技术初创公司ClickHouse 在新一轮融资中筹集了 4 亿美元，公司估值达到 150 亿美元——比不到一年前的估值翻了一番以上。这笔大规模融资传递出投资者对人工智能应用支撑型企业的青睐信号，这类企业正与Databricks 和 Snowflake 等公司展开竞争。
今天在讲Milvus的Attu之前，我们先来唠一段计算机行业的八卦。
大家好，我是袋鼠帝。 最近我在折腾本地AI知识库的时候，在Github发现了一个特别有意思的新项目，叫seekdb。
AI时代，真是啥都要快。
大模型热潮席卷全球，越来越多企业拥抱AI变革。一个普遍却棘手的难题横亘在眼前：