同时该数据库也支持AI向量搜索。所以当文档，图像，视频，声音等数据被embedding以后，存进Oracle，就可以进行相似性搜索了。

　　当然，事情到这里还没完，Oracle除了增加了搜索的API以外，也增加了对SQL语句的支持。

　　这个功能当然是很不错的。对很多知道SQL的人来说，SQL一下子就可以做更多的事情了。

　　其实类似的扩展，谷歌的BigQuery很早就开始尝试了。而且谷歌应该胆子更大一些，对机器学习的支持更早一些。

　　所以谷歌的云虽然不太行，不得不说，BigQuery是一个好的不能再好的云服务，绝对是明星级别的，别的云完全没有办法与之PK的那种好。

　　另外一个方面，Oracle的这个新版本，似乎也在整合Llama等大语言模型，这样，用户就可以不用写SQL，而是用自然语言提问了。

　　但是我也不太清楚，Oracle到底把这个功能做到了什么程度，用户到底能够用自然语言提出多复杂的问题，而这些问题又能毫无bug的被翻译成SQL，并顺利的返回结果给用户。

　　除了这一点和AI相关的东西以外，到底Oracle Database 23ai里面还有一些其他什么AI的东西了吗？

　　那么，就是因为引入了对向量的支持，然后集成了一些对大语言模型的支持，所以Oracle Database 23c就变成了Oracle Database 23ai了？

　　一个东西能成为AI，起码这个东西不应该是AI的附加属性，或者是AI的应用吧？

　　如果一个东西只是具备了AI的附加属性，或者某些AI的应用，然后我的卖点就是AI，我能不能说一句，厚颜无耻，登峰造极。

　　现在我们都知道，关系模型只是描述数据的一种模型，其中还有层次模型网状模型等等。

　　这些模型当然曾经活着，后来死了，因为关系模型太牛逼，主导了世界。但是层次模型显然死灰复燃了，还不止一次。

　　最开始是通过XML死灰复燃，但是没怎么成功，因为XML还是太重量级了，不好用。

　　后来是通过JSON死灰复燃了，这次非常的成功。JSON已经成为了互联网上数据交换最常用的格式。

　　所以问题来了，到底我们是要走关系模型的路子，还是应该用JSON的方式访问数据呢？

　　简单来说，Oracle的做法是，底层存的还是关系模型，用关系数据库，但是我可以在上面建立起View（视图）。和传统意义的视图还是关系表不同，用户可以建立起JSON视图。

　　这样JSON的层次模型，和针对JSON数据的API都可以通过这个视图，来实现对数据的访问。

　　这样一来，实际上，用户也可以通过MongoDB 的API来访问Oracle里面的关系数据库的数据了。

　　不管别人怎么看，至少对我这个关系数据库出身的人来说，我觉得这个功能的实现，是挺有意思，也挺有意义，也挺有价值的。

　　也许我是个数据库人，干的是数据库的饭，所以我觉得这个东西的价值比AI高。

　　但是架不住AI是当红炸子鸡，谁都想蹭一下。所以，Oracle数据库的最新版本，还是被Oracle给命名成了Oracle Database 23ai。