PolarSearch PolarDB 原生多模态智能检索引擎
一个引擎， 覆盖 向量 · 全文 · 多模 全部检索场景
0 ETL
AutoETL 自动同步
AutoETL 自动同步
毫秒级
MySQL FTS 检索
MySQL FTS检索
95%+
语义检索准确率
语义检索准确率
40% ↓
TCO 资源消耗
TCO 资源消耗
PolarSearch 三大搜索特性
PolarSearch 与 PolarDB MySQL 的原生深度联动，让全文检索从"独立外挂组件"变成"数据库一等公民"。写库即索引、查询即实时、压缩即降本。
PolarSearch 与 PolarDB MySQL 的原生深度联动，让全文检索从"独立外挂组件"变成"数据库一等公民"。写库即索引、查询即实时、压缩即降本。
PolarSearch 三大 AI 场景
PolarSearch 向量检索基于 HNSW / IVF / IVF_PQ 主流索引，无需外挂 Milvus / Qdrant / ES 即可完成企业级 AI 应用。写入 PolarSearch = 自动入库 + 自动向量化 + 自动索引。
PolarSearch 向量检索基于 HNSW / IVF / IVF_PQ 主流索引，无需外挂 Milvus / Qdrant / ES 即可完成企业级 AI 应用。写入 PolarSearch = 自动入库 + 自动向量化 + 自动索引。
企业知识库
私域数据的语义搜索与统一索引核心能力：
- 非结构化文档（PDF / Word / 网页 / 飞书文档）直接入库即可检索，内置中文 NLP 增强与向量语义理解
关键特性：
- 私域安全：数据不出库、不出域
- 混合召回：向量 + BM25 + filter 过滤
- 增量同步：文档更新自动索引
- 权限粒度：按部门 / 用户命名空间
典型应用：
- 企业 Wiki、客服知识库、法务合同库、研究报告检索、领域专家系统。
RAG 检索增强
LLM 应用的高质量召回底座核心能力：
- 为 LLM 提供精准上下文召回，消除大模型幻觉。Dense + Sparse + Keyword 三路混合召回 + 重排，语义准确率 95%+。
关键特性：
- HNSW 索引：千万级 <10ms 延迟
- Hybrid Search：向量 + BM25 联合
- Rerank 集成：二阶段精排
- 千问模型内嵌：embedding / rerank 开箱即用
典型应用：
- 企业 ChatBot、智能客服、AI Copilot、RAG Agent 流程、领域问答系统。
多模态检索
文 · 图 · 音 · 视 跨模态统一召回核心能力：
- 文本 · 图像 · 音频 · 视频统一向量化入库。以文搜图、以图搜图、音频检索、视频版权比对一个引擎内完成。
关键特性：
- CLIP / BLIP：图文统一向量空间
- 视频帧采样：关键帧提取 + 向量化
- IVF_PQ 亿级：超大图库秒级召回
- 混合过滤：向量 + 业务属性联合
典型应用：
- 电商以图搜商品、媒体素材库、视频 / 音频版权比对、安防图像识别、UGC 内容审核。
PolarSearch 记忆容器
自动将对话信息结构化、持久化。记忆消息结构包含文本、角色标记和命名空间标签，便于构建复杂多 Agent 交互场景。
自动将对话信息结构化、持久化。记忆消息结构包含文本、角色标记和命名空间标签，便于构建复杂多 Agent 交互场景。
- 短期记忆 · 倒排索引采用倒排索引存储原始会话信息，主要用于维持当前对话的上下文。支持快速关键词匹配与命名空间过滤，毫秒级读写。
- 长期记忆 · 向量 + 倒排双索引结合向量索引 + 倒排索引，通过 LLM 提取关键事实并向量化，支持 KNN 语义搜索，用于深层次的经验和知识检索。
- 记忆历史 · 审计追溯记录所有操作与记忆演变，确保记忆的演变过程可追溯。支持 Agent 行为审计、决策链回溯与调试。
为什么选择 PolarSearch
| 传统 MySQL FULLTEXT 方案 | PolarSearch FTS 企业级方案 |
|---|
查询延迟 | 百毫秒 ~ 数秒 大表分词慢、无索引加速 | 毫秒级 InnoDB 二级倒排索引 |
中文分词 | 依赖 ngram / 手动词库 效果有限 | 内嵌千问模型 + NLP 增强 开箱即用 |
拼写纠错 | 不支持 | 原生支持 拼音纠错 |
同义词扩展 | 不支持 | 内置同义词词表 |
意图识别 | 不支持 | 内嵌大模型 原生识别 |
向量混合检索 | 不支持 | filter 子句 一句 DSL 搞定 |
数据同步 | 内置（仅全文） | AutoETL 自动构建二级倒排索引 |
免费试用
扩展阅读
你的业务库，可能就是最好的向量数据库
PolarVector，原生集成向量检索能力，无需同步数据、不新增运维体系。支持HNSW/IVF索引、多距离度量与智能过滤，兼容MySQL和OpenSearch双协议，具备ACID事务、低延迟（P95<5ms）、高召回率（>99%）等特性，适用于RAG、推荐、多模态搜索等AI场景。
查看详情PolarSearch 记忆容器：为 AI Agent 构建可靠的长短期记忆
PolarSearch 记忆容器是 PolarDB 推出的 AI Agent 原生记忆方案，首创数据库层三级架构（短期/长期/历史记忆），融合 LLM 事实提取与向量语义检索，准确率超95%，记忆利用率提升至85%+，支持多租户、审计追溯与PB级弹性扩展，让 Agent 真正具备跨会话、可信赖的长期伙伴能力。
查看详情RAG 不一定要外挂，数据库里就能原生实现
PolarSearch 是 PolarDB 内置的智能搜索引擎，将全文检索、向量检索、结构化查询与大模型调用深度集成于同一数据库内核，实现 RAG 全流程“入库即向量化、查询即生成”，显著提升准确性、实时性与数据一致性，大幅降低架构复杂度与运维成本。
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