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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。