这是一篇为 DZone 的 2025 趋势报告撰写并发表的文章，主要探讨了数据工程领域在人工智能时代的转型以及相关的技术和实践。

• 数据架构转型：传统数据架构基于批量处理，而人工智能系统需要实时流处理和多种数据类型。表格对比了传统和人工智能原生数据架构在多个方面的差异，如数据类型、处理模型、延迟要求等。

  • 从批量到流处理：现代人工智能应用需要从实时数据流中持续学习，如聊天应用需要理解用户行为等实时信号。流处理平台如 Apache Kafka 和 Apache Pulsar 提供了实时数据处理能力。
  • 管理非结构化数据工作流：非结构化数据在数据工程中越来越重要，需要专门的工具和框架来处理，如 Apache Airflow、Dagster 和 Prefect 等 orchestration 工具，以及分布式计算框架如 Apache Spark 和 Dask 等。

• 构建可扩展的人工智能数据基础设施：人工智能原生架构需要能够同时服务于业务分析师和研究团队的基础设施，具有可扩展性和灵活性。

  • 人工智能训练的大容量数据集策略：训练基础模型和智能代理系统需要处理大规模异构数据集，对象存储系统、数据湖、分布式计算框架等都发挥着重要作用。
  • 向量数据库和嵌入管理：向量嵌入是人工智能应用的关键，向量数据库如 Pinecone、Weaviate 和 Chroma 用于高效存储和查询向量。管理嵌入需要注意命名空间管理、版本控制等。

• 实施和优化策略：

  • 用于人工智能的数据运维：自动化和编排：人工智能工作负载需要自动化和编排，DataOps 不仅仅是将 DevOps 原则应用于数据，还需要处理不同的可靠性要求和复杂的交互。
  • 跨职能协作和治理：人工智能数据工程的最大挑战是组织复杂性，需要建立清晰的所有权边界，实施自动化数据质量检查等。
• 结论：数据和人工智能的界限正在消失，数据平台应以人工智能为主要消费者，设计适应进化需求的架构，同时要关注成本管理、性能监控和编排等技术需求。

文章还提供了多个 DZone Refcard 作为额外资源，供读者深入了解相关主题。