数据是人工智能应用的燃料，但企业数据的规模和范围往往使其有效使用过于昂贵且耗时。
根据IDC Global DataSphereo数据，到2028年，企业每年将生成317 ZB的数据，其中包括29 ZB的独特数据，其中78%为非结构化数据，44%为音频和视频。由于数据量巨大且数据类型多样，大多数生成式AI应用仅使用存储和生成数据总量的一小部分。
企业要想在人工智能时代蓬勃发展，就必须找到一种方法来采用所有数据，而使用传统的计算和数据处理技术无法做到这一点。相反，企业需要人工智能查询引擎。
简单来说，AI查询引擎是一种将AI应用或AI代理连接到数据的系统。AI查询引擎是代理式AI的重要组成部分，因为其充当了组织知识库和AI驱动的应用程序之间的桥梁，从而实现更准确、更情境感知的响应。
AI代理构成了AI查询引擎的基础，可以在其中收集信息并协助人类员工。AI代理将从许多数据源收集信息、制定计划、推理并采取行动。AI代理可以与用户交流，也可以在后台工作，此时人类的反馈和互动将始终可用。
实际上，人工智能查询引擎是一个复杂的系统，可以高效处理大量数据，提取和存储知识，并对该知识进行语义搜索，以便人工智能可以快速检索和使用。
企业人工智能查询引擎将能访问以多种不同格式存储的知识，但能从非结构化数据中提取情报是实现最重要的进步之一。
为了生成洞察，传统查询引擎依赖于结构化查询和数据源（例如关系数据库）；用户必须使用SQL等语言制定精确的查询，并且结果仅限于预定义的数据格式。
相比之下，AI查询引擎可处理结构化、半结构化和非结构化数据。常见的非结构化数据格式包括PDF、日志文件、图像和视频，存储在对象存储、文件服务器和并行文件系统中。AI 代理使用自然语言与用户和彼此进行通信。通过访问不同的数据源，可解读用户意图，即使意图不明确。这些代理可以以对话形式提供结果，以便用户解读结果。
