在当今科技飞速发展的时代，AI 无疑是最具变革性的力量之一，重塑着工作的模式与意义。
大家的工作流程和内容是否因 AI 的加持而发生了转变？是在数据处理与分析环节借助智能算法实现了效率的飞跃？亦或是在架构设计与优化方面，因 AI 的融入而有了创新性的思路？本次茶话会欢迎小伙伴们分享在 AI 加持下，工作流程与内容有了哪些变化、遇到的挑战以及对未来发展的畅想！
在 AI 的加持下，你的工作流程和内容有发生转变吗？分享你最真实的 AI 体验！
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2024.11.22 -2024.11.29
搜索 TiDB 相关问题更便利了。
AI（人工智能）对TiDB的影响主要体现在以下几个方面：
向量数据类型和向量搜索：TiDB支持向量数据类型，这使得它能够有效地存储和处理用于相似性搜索的向量嵌入。这对于需要进行复杂数据分析和机器学习模型的应用场景非常有用。通过支持向量数据类型，TiDB可以更好地与AI应用集成，提供更高效的数据处理能力。
与AI应用的集成：TiDB可以与AI应用集成，特别是在Python环境中，这使得开发者能够更方便地利用TiDB的分布式数据库能力来处理大规模数据集。这种集成有助于在AI模型训练和推理过程中提供更快的数据访问和处理速度。
实时HTAP场景：TiDB的HTAP（混合事务和分析处理）能力使其能够同时处理在线事务处理（OLTP）和实时数据分析（OLAP）。这对于需要实时数据分析的AI应用场景非常重要，因为它可以在同一系统中高效地进行数据处理和分析，减少数据传输和处理的延迟。
资源控制和工作负载隔离：TiDB提供的资源控制功能允许将应用工作负载隔离到不同的资源组中。这对于AI应用来说，可以更好地管理和优化资源使用，确保在高并发和大数据量的情况下，系统性能的稳定性和高效性。
综上所述，AI技术的引入和发展为TiDB带来了新的应用场景和技术需求，而TiDB的特性和功能也为AI应用提供了强有力的支持，二者相辅相成，共同推动数据处理和分析技术的进步。
提升了自己对信息的甄别能力。
不过大部分场景还是对工作效率有很大提升。
很多工作效率都大大提升：
1.写文档
2.公司组织的考试
3.写脚本
4.包括有些问题不知道处理方向，也可以参考
在AI加持下，可以帮我写一段我之前无法自己完成的代码了
1.搜索问题，不过需要一定的辨别能力，有对的也有不对的，尤其问的越深出错概率越大
2.帮写段代码，然后改吧改吧就能用
3.帮写周报，排版啥的，这个最实用了
的确，AI给我们带来了很多的便利，比之前没AI直接百度要智能多了。但AI也需要鉴别，不是所有AI生成的都是对的。
工作会简便很多。很多问题不再需要自己去查找资料了
现在大部分的脚本和命令都是ai帮我写，感觉自己越来越废了
描述清楚我的需求，然后AI帮我写脚本~ 
写点简单脚本
最后放一张之前看到的 JINA AI 的表情包 
TiDB AI 加油！以后直接复制粘贴代码或者参数配置 (不是
帮助很大，效率有很大提升，比直接搜索反馈的信息更准确，减少了个人甄别时间
AI 挺好的， 写代码一绝，现在直接让AI 吐出基本代码，我根据需求改造，产出提高不少。最舒服的地方是，报错消息交给ai，会很快定位到问题，比自己检索更快更准确。
现在比较常用的功能
1、句子润色，错别字查找
2、写简单代码，shell 啥的
非常的好用，工作效率提升大大滴
已经续费了2年 github copilot，超级好用，写代码都简单了好多。
简单使用，还是当做高端的搜索引擎
