某头部 ERP 产商在 OpenAI 发布 GPT 不久，就已开始布局 AI 产品线， 随着 Deepseek 爆火，该厂商迅速在自有平台上发布 AI 智能体，产品迅速成为提升工作效能的重要工具，在完全落地客户场景前，充分证明了产品价值。

那么，这家公司究竟是如何基于 YMatrix，一步步搭建起属于自己的企业智能系统？又是如何在短短数月内，实现效率翻倍、业务创新加速？

本文将带你详细揭秘——

1. 企服厂商怎么做 AI ?
2. 企服厂商做 AI ，怎么选数据库？
3. 案例：6个月逆袭：大厂如何实现 AI 入驻

一文了解，企业智能升级的真实路径。

1 企服厂商如何做 AI ?

在大模型领域，从大火一整年的 GPT 再到横空出世的 Deepseek, 一代更比一代强，企服软件厂商也在紧跟这个风口，寻找 AI 时代的“增量”。从国际巨头 SAP 高举“商业 AI”大旗开始，企服软件厂商们在 AI 上的动作可以用“百花齐放”来形容，各家厂商都在用 AI 给自己贴上“智能”的标签，声称要颠覆企业管理、重塑商业未来。

市场上已有许多强大的通用大模型，这些模型具备强大的泛化能力，可以处理各种信息，然而这只是企业级智能化应用架构中的一部分。

🎉 大模型 + AI 数据库，才构成企业级智能化应用的基础架构！

一个 GPT 不仅需要强大的大模型支撑，还必须依赖一个稳定、高效、灵活的数据引擎，缺少了“好用”的数据引擎，无法构建符合企服场景需求的 AI 产品。因此，产品落地于企业真实场景，除了大模型提供的 AI 能力，下一个要亟需解决的就是数据问题。

对于支撑大模型的数据引擎，这些要求是逃不开的：

• 向量检索能力：需要有能够提供向量检索能力的平台

• 信息更新能力：企业内部知识分散在文档、代码库、邮件等多个地方并会经常更新

• 更佳查询性能：作为用于企业内部的生产力工具，需要具备良好的性能和高峰期稳定服务的能力

所以，问题来了：

2. 企服厂商做 AI，怎么选数据库 ?

目前，在企服场景中，一方面 AI 能力更多的是作为产品的亮点出现，从务实的角度，多数企业并不愿意专门为 AI 能力花费大量投资，另一方面，面对迅速变化的市场，厂商也需要快速动作，避免在竞争中下风。

从大型企服软件厂商的视角来看，我们可以将企对 AI 数据库的需求总结为：

• AI 能力：必须能够支持大规模向量检索，从而支持大模型从数据库中获取信息，这是支撑企服 AI 的基础

• 高效数据更新：企业的知识和业务数据是动态变化的，在大型企业中，更新可能更频繁，因此在具备 AI 能力的基础上，数据库还需要有较好的更新能力

• 快速响应与高并发：虽然 AI 并非高并发型应用，但大型企业也不可避免会出现高峰时段，因此，响应速度、并发能力也需要充分考虑。

• 落地快、成本低：现阶段，虽然客户都在拥抱 AI ，但预算都持谨慎态度，如何在现有产品架构上，以最快速度、最低成本的方式集成 AI， 已经不是“选修课”而是“必修课”了。

3. 案例：6个月逆袭，大厂如何实现 AI 入驻

成果展示：仅用 6 个月时间，成功实现了“企业版 GPT”的上线

该产品在商业化运作之前，企业已在内部作为首个用户进行大量试用，目前，多个商业客户已经签约，在接下来会逐步实施上线，显示了强大的产品竞争力。

• 企业专用搜索引擎：员工可以通过“企业版 GPT”进行快速检索，支持文本、图片、视频等多模态数据搜索，甚至可以进行AI问答，获得精准的业务知识。

• 智能流程助手：基于员工的搜索习惯和 YMatrix 的“热词”支持，系统能够智能推荐相关业务资源和操作，帮助员工更高效地完成工作。

• 通讯录助手：通过图谱关系，企业实现了跨部门协作的优化，员工可以通过自然语言查询直接找到相关联的业务资源和人员，提升了协作效率。

• 企业 GPT 衍生更多智能体

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智能销售教练

YMatrix 超融合数据库作为底层数据引擎，为企业版 GPT 提供了强有力的支撑。

1. 复用现有数据基础设施：YMatrix 作为超融合数据库，本身即具备向量能力，能够直接支持大模型调用。由于原有产品已经搭建于 YMatrix 之上，新增的 AI 功能可直接在原有数据库上直接开发，大大提升了产品迭代速度。

2. 统一数据存储与智能处理： YMatrix 还支持多模态数据（文本、图片、视频等）的混合检索，使企业能够将所有内部数据统一存储至 YMatrix，不仅满足 AI 需求，还能不同传统场景下的软件产品对数据库的多样化需求。

3. 分布式高效向量检索： YMatrix 本身是分布式数据库，能够通过水平扩展增加集群算力，AI 计算性能表现也能受益，能够在高并发情况依然提供秒级的响应速度，确保在大量员工同时访问时，系统依然保持高效稳定。

4. 实时数据更新： YMatrix 的向量能力不仅体现在相应速度上，还体现在数据更新能力上。YMatrix 一方面在数据更新上有良好的性能表现，同时作为企业数据的统一平台，向量数据可直接在数据库内流转，在简化整体架构的同时，还能够大大提升数据更新的及时性。

4. 写在最后

这场内部变革深刻验证一个趋势：

“数字化转型的胜者，往往掌控着数据的命脉。在这场‘数据库+AI’的竞赛中，企业如何成为先行者，关键就在于能够驾驭数据的超级引擎。”

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