大家好，我是 Mech Muse！這篇文章要帶你深入了解 Oracle 在 2025 年 10 月最新推出的 AI Database 26ai。這不只是一次資料庫的升級，而是 Oracle 想把 資料庫本身變成 AI 核心平台 的宣示。讀完這篇文章，你會知道：
- 📌 Oracle 26ai 有哪些新功能，和之前的 23ai 有什麼不同
- 📌 這次升級背後的演進脈絡與時間線
- 📌 什麼是向量檢索、Agent 架構，為什麼這麼重要
- 📌 對企業、工程師和資料團隊來說，實際影響會是什麼
接下來我會用四個小標，帶你從新聞 → 演進 → 技術細節 → 總結，完整拆解這次更新。
Oracle AI Database 26ai 正式登場 📰
2025 年 10 月 14 日，Oracle 在 AI World 上正式發表 Oracle AI Database 26ai，並宣告它將取代 23ai 成為新的長期支援版本（LTS）。這對企業來說是一個重大訊號，因為 Oracle 不只是更新功能，而是把 AI 視為資料庫的「核心」。
在這次新聞中，有幾個重點值得特別關注：
✨ 升級無痛化：如果你目前在用 23ai，不需要重新認證應用或大幅度改動，只要更新就能升級到 26ai。這降低了許多企業最擔心的轉換成本。
✨ AI 原生內建：不同於過去要外掛或透過第三方，現在 Oracle 把 AI Vector Search（向量檢索）、Agent 架構 等功能直接放進資料庫核心。這表示，做語意檢索或 RAG 應用不需要再額外搭建向量庫。
✨ 超過 300 項功能：26ai 不只是加新功能，也包含了原本 23ai 的完整功能，等於是在既有基礎上擴張，而不是推倒重來。
✨ Agent 架構正式登場：Oracle 特別強調，26ai 裡資料庫可以直接支援 Agent，讓它不只會存資料、查資料，還能自己去做決策、觸發流程。
✨ 跨雲與 Lakehouse 新平台：Oracle 同步推出 Autonomous AI Lakehouse，支援多雲與 AWS 整合，讓企業能跨平台使用資料與 AI。
這些亮點顯示 Oracle 想把資料庫「升格」成 AI 的運算與應用核心，而不只是後端的數據倉庫。
Oracle 為何從 23ai 進化到 26ai ⏳
要理解 26ai 的重要性，就要先回頭看看 Oracle 近兩年的路徑。這裡我幫大家整理一條簡單的時間線：
📅 2024 年 5 月：Oracle 推出 23ai，首次內建 向量檢索，支援語意查詢，能在文字、影像與關聯式資料中做混合查詢。這是 Oracle 跨入 AI 的第一步。
📅 2024–2025 年：Oracle 陸續更新 Exadata、GoldenGate 等週邊軟體，為向量計算、AI 查詢做硬體與效能優化。這些動作是在鋪路。
📅 2025 年初：市場開始大量討論 RAG（檢索增強生成），企業發現只靠大語言模型不夠，必須要結合自己內部的資料庫。這讓「AI + Database」成為熱點。
📅 2025 年中：Oracle 在 AI World 展示跨雲、Lakehouse、Agent 概念，暗示新一代資料庫即將出現。
📅 2025 年 10 月 14 日：Oracle 發布 26ai，正式將這些概念產品化，並定義為 LTS 長期支援版本。
從這條時間線可以看到，Oracle 的策略並不是一次性爆發，而是逐步累積：先把基礎功能（向量檢索）放進去，再強化效能，最後推出 Agent 與跨雲整合，讓資料庫「變身」成 AI 平台。
為什麼 Oracle 要這樣做？背後有幾個原因：
- 市場需求驅動：企業需要語意檢索與 RAG，但不想要額外建一個獨立的向量資料庫。Oracle 直接把這些功能放進資料庫，降低採用成本。
- 競爭壓力：在雲端戰爭裡，AWS、Azure、Snowflake 都在推 AI，Oracle 必須用「資料庫即 AI」來守住優勢。
- 長期佈局：AI 趨勢才剛開始，Oracle 把 26ai 定義為 LTS，就是要確保未來 5–10 年，這個版本能持續支撐企業需求。
所以 26ai 的發布，不只是產品迭代，而是一場戰略轉折。
你最想知道的三個技術重點 🔍
讀到這裡，你可能會問：「向量檢索到底怎麼做？Agent 在資料庫裡又是什麼？跨雲平台會帶來什麼？」下面我挑三個重點深入說明。
（1）向量檢索與多模態查詢
過去要做語意檢索，通常要額外引入向量資料庫（像 Pinecone、Weaviate）。但 26ai 直接把向量檢索放進 Oracle Database，並且支援 文字、圖片、結構化資料 混合查詢。這代表你可以在同一個 SQL 查詢裡，同時搜尋用戶評論的文字語意、產品圖片的相似度，還能結合傳統關聯式資料。
這樣的好處是：不用搬資料、不用管理兩套系統，也能確保查詢到的是最新資料。但挑戰在於：向量索引需要更高的記憶體與硬體效能，Oracle 透過 GPU 加速與 Exadata 優化來解決。
（2）Agent 架構：資料庫也能自己思考？
Agent 就像一個「能自己行動的小助理」。在 26ai 中，Agent 可以直接在資料庫內被建立和管理。舉例來說，你可以建立一個 Agent，當有人查詢「某產品的最新庫存狀況」時，它不只會回覆資料，還能自動比對出貨情況、產生報表，甚至發 Slack 通知。
這讓資料庫不只是被動提供資料，而是能主動「協助工作」。對企業來說，這可能會改變工作流程，讓許多原本需要 IT 人員開發的自動化流程，直接在資料庫層完成。
（3）跨雲與 Lakehouse
Oracle 26ai 也帶來一個新平台：Autonomous AI Lakehouse。它結合資料湖與資料倉，支援 Iceberg 格式，能和 Databricks、Snowflake 等生態互通。再加上 Database@AWS 的整合，企業可以在不同雲之間更方便地做查詢與 AI 分析。
這意味著，如果你的公司資料分散在多個雲（或內部伺服器），未來用 Oracle 的解決方案，可以不用再煩惱「搬來搬去」的問題。
總結：Oracle 26ai 對未來的啟示 💡
綜合以上，我們可以看到 Oracle 26ai 的幾個核心訊號：
- 資料庫角色改變：它不只是存放資料，而是變成 AI 的核心平台。
- AI 能力內建化：從向量檢索到 Agent 架構，這些功能不再需要額外系統，而是原生在資料庫裡。
- 跨雲與治理意識：Oracle 不只推技術，也強調多雲整合與安全治理。
對企業來說，這可能代表兩個方向：
- 如果你在考慮導入 RAG、語意搜尋、跨雲 AI，26ai 提供了一個「一站式」方案。
- 但如果你已經有 Snowflake、Databricks 或專門向量庫，就要仔細評估，Oracle 的整合是否值得切換。
最後，這只是開始。Oracle 26ai 能不能在真實應用中跑得順、跑得快、跑得穩，還要看接下來的案例。
👋 我是 Mech Muse，如果你喜歡這樣的科技深度解析，記得追蹤我！
