原生 SQL 轻松实现多模态智能检索

传统 AI 开发需将数据从 OLTP 数据库迁移至专用向量库实现特征匹配,跨系统数据搬运会引发多环境数据冗余、版本混乱等核心问题。本方案基于阿里云 PolarDB 与阿里云百炼,融合 Polar_AI 智能插件,赋予数据库原生的 AI 能力。通过标准 SQL 语法直接调用多模态 AI 服务,高效完成图像特征提取与向量化处理。

适用客户
  • 寻求通过 SQL 快速实现多模态搜索的技术团队
  • 管理海量多媒体素材需要智能检索的媒体企业
  • 需要提升商品图像智能搜索能力的电商平台
  • 方案背景
  • 方案优势
  • 架构与部署
  • 应用场景
  • 免费试用
  • 更多推荐
  • 方案背景

    AI 赋能数据库,打造高效多模态信息检索方案

    数据割裂成本高昂

    传统 AI 开发面临数据与模型割裂的困境,企业需将数据库核心资产反复迁移至外部分析系统,既产生数据泄露风险,又造成了大量的冗余存储成本。

    技术实现路径繁琐

    行业现有方案陷入工具链碎片化困局,向量生成依赖独立中间件;模型调用需搭建复杂服务网关;应用部署受限于基础设施运维,使 AI 能力难以融入核心业务场景。

    SQL 原生智能检索

    PolarDB 创新融合 AI 智能引擎,可以将多模态向量计算无缝集成标准 SQL。开发者无需额外学习即可完成智能特征处理,降低开发门槛,助力企业专注核心业务创新。

    方案优势

    让 AI 触手可及,PolarDB 加速多模态数据处理

    低门槛 AI 原生集成

    基于标准 SQL 实现 AI 全生命周期管理,无需复杂算法开发,通过 SQL 接口即可调用多模态 AI 能力。大幅降低开发者使用门槛,让团队快速构建智能搜索应用。

    灵活适配多应用场景

    支持自定义搜索维度,通用多模态向量模型可轻松适配电商、医疗、工业等不同领域的专业检索需求,提供高度定制化的搜索体验。

    全链路数据安全闭环

    采用“数据库内 AI 计算”架构,原始数据无需流出 PolarDB 即可完成特征提取与模型推理,结合细粒度权限控制以及加密技术,显著降低数据泄露风险。

    按需付费与免运维

    采用 Serverless 模式,用户只需为实际使用的计算资源付费,显著降低运维成本。开发者无需关心底层计算资源的运维和管理,让企业更加专注于核心业务系统。

    架构与部署

    解锁多模态数据价值,快速构建智能搜索应用

    本方案旨在介绍如何基于 PolarDB,结合阿里云百炼模型服务,构建一个开箱即用的智能多模态搜索应用,实现文搜图、图搜图等场景化需求,并通过 Serverless AI 应用开发平台 Function AI 部署至函数计算。借助 Function AI 用户可以快速便捷地部署模型,而无需担心底层资源管理和运维问题,从而专注于应用的创新和开发。同时 Function AI 提供了免运维的高效开发环境,具备弹性伸缩和高可用性,并采用按量付费模式,有效降低资源闲置成本。

    部署时长:30 分钟
    预估费用:10 元(云原生数据库 PolarDB、对象存储 OSS 按量计费,Function AI 提供免费使用,其基于函数计算构建 Web 服务按量计费,阿里云百炼和函数计算提供了免费试用额度;如果免费试用额度已耗尽,假设您选择本方案示例规格资源,且资源运行时间不超过 60 分钟,体验本方案预计成本不超过 10 元。)
    应用场景

    技术方案的广泛应用场景

  • 电商视觉搜索优化

    支持混合模态搜索,用户可通过图片或自然语言描述快速匹配目标商品,提升购物体验与转化效率,适用于时尚、家居、跨境等垂直领域。

  • 在线教育与知识付费平台

    快速定位教学素材中的图文关联内容,实现教学资源的高效智能匹配,进而提升教师备课效率与学生知识检索体验。

  • 数字内容资产管理

    提供结合视觉与语义的多维度素材检索能力,高效管理图片、视频等媒体资源库,加速内容创作与营销物料制作。

  • 免费试用

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