基于 DolphinDB 打造面向 AI Agent 的数据底座
统一的多模态数据基座
DolphinDB 深度整合时序、向量与文本引擎，在同一个系统内实现海量业务数据与模型语义数据的统一存储，彻底解决多仓架构带来的数据割裂。依托领先的流批一体技术，开发者可使用同一套代码完成特征训练与实时推理，性能优化保证特征计算最低延时可达微秒级，为 AI 模型提供高性能的数据底座。
生成式 AI 与大模型生态
通过支持 MCP 协议，为大模型与数据资产的连接打造标准化桥梁，赋予大模型直接查数据、算指标、生成策略的专业执行力。结合原生向量检索与 Text-to-SQL 技术，企业能够快速构建高准确度的 RAG 方案与金融智能体，让大模型在理解复杂业务语义的同时，提供基于真实数据的专业决策支持。
机器学习模型推理加速
支持将机器学习推理过程直接下沉到数据层，无需跨系统迁移数据，即可在库内高效完成模型推理与复杂计算。DolphinDB 原生支持 PyTorch、TensorFlow、XGBoost、LightGBM 等主流框架模型，支持遗传规划、蒙特卡洛等算法，结合 GPU 并行加速能力，显著提升计算性能。
DolphinMindDolphinMind：企业级 RAG 智能体
DolphinMind 是基于 DolphinDB 强大的向量引擎、文本引擎和计算能力构建的企业级 RAG 智能体，旨在解答日常使用 DolphinDB 与 DLang 过程中遇到的各类问题。其采用“混合检索 + 多路召回 + 重排序”架构，深度整合数据库与大模型能力，确保专业问答的极速响应与逻辑精准，消除大模型幻觉。
快速响应，告别等待
依托 DolphinDB 的高性能向量与文本引擎，在海量知识库中实现瞬时检索，保障 AI 对话流畅响应。
语义 + 词法双重加持，精准溯源
采用“混合检索”架构，既能理解复杂的语义意图，也能精准锁定专业术语，确保每一个答案都“查有实据”，彻底消除 AI 幻觉。
深度意图理解，像专家一样思考
通过智能查询改写与多路召回技术，DolphinMind 能自动补全上下文，从多维度提取核心信息，给出逻辑严密的深度解答。
Starfish AIStarfish AI：金融级投研与因子开发智能体
Starfish AI 是基于 DolphinDB 构建的智能投研平台。它通过引入前沿 AI 技术，将传统的因子开发、策略生成与数据分析流程从“人工编写”升级为“智能驱动”，显著提升了金融机构在量化研究中的智能化水平与研究效率。
Starfish AI 通过自然语言交互，将研究员的逻辑构思高效转化为可执行脚本，大幅提升研究脚本的开发效率，实现了对海量历史数据的即时洞察。
因子与策略代码自动生成
根据用户对因子逻辑的文字描述，秒级生成计算脚本与完整策略代码，直接对接回测引擎。
统一数据层智能分析
通过自然语言提问，AI 自动检索全库表并编写分析脚本，快速返回大规模数据处理结果。
开发效率极致提升
大幅减少手动编写、调试代码的工作量，确保金融逻辑在底层高性能引擎上的准确运行。
AI 研报分析：打通从文献到因子的闭环
AI-Ready 的核心技术优势
向量与时序数据的一体化存储
DolphinDB 在原生时序引擎基础上集成向量与文本索引，实现了时序数据与语义向量的同库存储。这消除了跨库数据迁移的延迟，为 RAG 和多模态应用提供了统一存储与管理的数据基础。
微秒级“流批一体”因子工程
DolphinDB 支持使用同一套代码进行离线训练与在线推理。其内置的流计算引擎，既能对历史数据进行批量因子计算，也能对实时流数据进行毫秒级特征计算，两者逻辑一致，有效支撑模型从开发到上线的平滑过渡。
CPU-GPU 异构加速算力
针对 AI 训练与复杂模拟，用户可无缝切换 CPU 与 GPU 算力，利用 GPU 并行能力加速大规模因子挖掘，将原本数小时的计算任务缩短至分钟级。
丰富的实时流式触发机制
系统提供事件驱动、时间窗口等多种流式计算引擎，可基于规则实时触发特征计算，为对时效性要求较高的应用提供稳定的流式数据支持。
嵌入式深度学习推理引擎
通过 LibTorch 插件，DolphinDB 允许用户将训练好的模型直接部署在数据库内核。数据入库即推理，无需调用外部服务接口，从而在保证数据闭环的同时，实现了端到端“入库到预测”的极低延迟。
金融级分布式高可用架构
作为基础设施，DolphinDB 基于 Raft 协议提供强一致性保障与水平扩展能力。在支撑万亿级数据吞吐的同时，确保任务在节点故障时能无感切换，为核心 AI 业务提供金融级的稳定性与数据安全性。
AI 应用落地
构建面向 AI 的多模态数据底座极速特征工程与实时指标计算大模型与企业数据深度集成一站式 AI 推理与业务闭环