维克托·霍尔伦科是Devart的AI创新负责人，他领导公司的数据库管理和连接工具套件中的AI驱动自动化、产品优化和客户体验等项目。
过去几年里，AI 辅助数据库开发一直遵循一种相当稳妥的模式：开发人员描述需求，AI 生成 SQL，开发人员阅读代码、修改看起来不对的部分，然后决定是否执行。这种工作流程一直守住了一条重要界限：AI 可以提出操作建议，但是否将其应用到数据库，仍由人来决定。然而，随着智能体式 AI 的出现，这条界限正开始消失。如今，AI 系统可以检查架构、运行查询、解读结果，并决定接下来采取什么操作。根据最近的一项调查，62% 的组织已经在尝试使用...
想象一下，您的 SQL 助手就像一辆火箭，能够轻松处理复杂的查询。然而，当您意识到自己使用火箭燃料来获取一个简单的购物清单时，事情就变得不那么令人兴奋了。这很令人兴奋，直到您收到燃料账单。突然，您意识到简单的任务不需要火箭。同样，当每个 SQL 请求，从基本查找到多模式分析，都被路由到同一个强大的 AI 模型时，会发生相同的事情。获取 AI SQL 助手的过程通常是相同的。最初，生产力会提高：查询速度更快，样板代码消失，开发人员花...
人工智能正在迅速进入软件开发生命周期的几乎每个阶段。从代码生成到自动测试，AI 工具正越来越多地嵌入开发人员的日常工作流程中。最近的开发者调查显示，84% 的开发人员已经在使用或计划使用 AI 工具进行开发，其中超过一半的开发人员经常依赖它们。许多工程团队现在正在问的一个问题很简单：如果 AI 可以生成代码、分析模式和建议优化，是否也可以取代一位资深 DBA 的判断力?答案很简单：不能。但更有趣的现实是，AI 正在改变 SQL 代...
