70后的小老头，用千万级融资再次出圈

• 信创服务生态不健全

  数据可观测性和准备性不足

  缺人才、缺工具、缺运维经验积累
• 数据库的迅猛增长
  需要了解的数据库越来越多，数据数量也在增加

  监控变得更为复杂，人工运维难度加大

• 专家资源匮乏
  国产数据库的第三方专家数量有限，原厂专家也面临不足的问题
  企业短期内无法培养出相关的运维专家
• 知识覆盖不足
  AI大模型幻觉严重
  AI对国产数据库系统缺乏充分理解

  由于数据安全和合规性问题，难以获取足够的训练数据

• 算力成本高
  高昂算力成本限制了大型AI模型的部署，如何降低算力需求

• 自然语言交互

  通过自然语言处理技术，简化用户与数据库之间的交互，非技术人员也能方便地操作数据库

  漂亮的仪表盘变得可有可无，AI将直接告知分析的结论。无需紧盯屏幕看监控

• 多模数据处理能力

  支持结构化、半结构化及非结构化数据的统一管理和查询、分析

  解决传统数据库在处理多模态数据时的语义鸿沟问题

• 智能运维是运维进化的终点
  利用机器学习技术实现智能监控、预警、故障诊断与恢复
  从被动响应转向主动治理
  实现数据库的自感知、自修复和自优化

数据库智能助手BIC-IA、数据库知识问答BIC-QA、和智能一体机BIC-IS。

BIC-IA：数据库智能助手

BIC-IA是国内唯一基于知识图谱开发的数据库智能运维工具，致力于解决数据库运维最后一公里问题。通过运维知识、运维经验、精准指标数据和AI大模型推理，实现精准的复杂问题根因分析、自动生成解决方案和代码，减轻数据库运维人员的压力，颠覆传统的运维模式。同时，BIC-IA也是国内唯一可落地的基于大语言模型实现数据分析、故障预警、根因分析、优化建议的产品，采用先进的上下文学习（ICL）技术与Deepseek等推理大模型交互，生成解决方案，性能远远优于当前国内普遍使用的RAG/KAG方案，相关论文已经在康奈尔大学arXiv是学术预印本平台发表，并投稿VLDB2026大会。采用ICL技术主要依靠多年在DBAIOps社区积累的高质量的运维经验，无需预训练大模型，较目前常用的大模型应用方案成本不足10%，产品研发周期缩短一半以上。

面对国产数据库知识匮乏的问题，佰晟智算与广大国产数据库厂商紧密合作，将官方文档以及售后服务的案例进行向量化，构建了十分丰富的国产数据库知识库，目前国产数据库知识库的规模已经超过100万个片段，还在不断的丰富完善中。基于国产数据库知识库，佰晟智算推出了一个免费的国产数据库知识问答工具-BIC-QA。BIC-QA以手机APP和PC浏览器插件的形式提供。使用者可以免费使用dbaiops.cn发布的MCP 服务，向后台提出问题，知识库检索的结果利用LLM服务总结后形成答案。LLM服务可以使用DEEPSEEK-R1:8B等小规模模型，也可以调用公有云的API，只要笔记本或者台式机上有一块4060显卡就可以流畅使用。

BIC-QA准备放几个大招

BIC-IS：国产数据库智能运维一体机

中小型用户的技术能力比较薄弱，AI算力投资也捉襟见肘。佰晟智算通过对算法的优化，在确保推理准确性的前提下，大大降低了算力要求。可以在没有显卡的ARM服务器上流畅使用BIC-IA系统。经过深度优化的ARM服务器加上BIC-IA基础版就构成了BIC-IS国产数据库智能运维一体机。BIC-IA系统上的所有功能均可在BIC-IS上运行。