金仓你要干嘛，你是不是太敢了--LIVE 直播金仓 AI 数据库发布会

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哎呦妈呀，电科金仓今天开发布会，叫嘛AI数据库，这年月只要和AI沾边的，都想蹭蹭AI的热度，是不是也是数据库是数据库，AI是AI ，弄个向量功能往里一塞，这就叫AI数据库。这咱们的得着，哎我这就拿着我的摄影摄像器材，坐上去北京的高铁，嗖的一下就到了。

到了会场我拿出我的专业器材这就一顿的开拍，有想看刺头刘，金仓一日游的小伙伴可以加入金仓的群，这个视频咱们只在那里发。不知道哪个群的，找麦麦老师，就是那个特别漂亮的大美女。

话回原处，这一上午我刚明白，人家这的确不是蹭AI的热度，他们哎，他们哎真的把AI给塞数据库里面了，我的天，这是干嘛呢，干嘛呢。

不过诶我特别同意他们一个老师在台上讲的那句话，就是AI大模型回答错误，幻觉的时候，并不都怪AI ，那就是数据的事情，AI在外面，数据在里面，然后你一顿怼顾（天津方言），你就看吧，他能完全对，完全合理，那就奇怪了。

为嘛呢，为嘛呢，为嘛呢！ 不不就因为数据瞎捣鼓后到AI数据变形，错误，然后AI给你错误的答案，所以你数据和AI大模型他在一块最好，这就和云数据库上面数据库和AI他们能整合在一起数据更准确是一个意思。

所以金仓这次可以呀，真的把AI给塞数据库里面了。其实他们说了很多亮点，比如什么让数据库会说话，关系向量，图一个库都给装下了，还有60多种工具助力你迁移到金仓数据库上，但我听到的最重要的亮点有俩。

这是核心，任你AI再厉害，数据库再厉害，你不能保证企业的数据的安全那就没戏，所以这点非常重要，

我把他们说的照抄，大家看看让人放心不放心。

数据一旦出库，行级、列级权限与字段级脱敏、访问审计策略就全部失效。更隐蔽的是“权限残留”

向量化与图谱构建产生的派生副本带着源数据的敏感性，却不再继承源数据的权限标签，员工调岗、权限回收时，散落在向量库与图库里的副本往往成为盲区。

KES AI 数据库复用数据库既有的身份认证、角色与访问权限、行级访问控制、数据标签、SQL 防火墙与操作审计机制，

对库内语义查询、向量检索、图访问统一管控，带来三点：权限可穿透到具体使用者——他能看到的，Agent 就能看到，他看不到的，Agent 也看不到；存储、向量化、图构建、语义检索全流程库内留痕，可追溯“谁在何时基于哪些数据做了什么”，满足等保三级及行业监管要求；权限、脱敏、审计规则一处定义、一处修改、全域生效。

说了这么多我就看这几个字，满足行业等保三级的监管要求。我诶特别把这KES 金仓数据库安全部分的特点捋了一下。

这才是金融，政府，大型股份制企业的核心要求，你的安全，不安全别的别提，出去，你这才能上国产数据库的桌。

最后他们也是可以，把迁移的事情都搞妥了，一个 KFS 对标OGG的迁移软件也都OK 了，行了现在就等要换AI数据库地准备好POC的条目了，可赶上这波了。