基于 PolarDB 实现智能多模态搜索
AI 赋能数据库，打造高效多模态信息检索方案
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 支持 AI 缓存功能，可以将多模态向量计算无缝集成至集群实例。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。
让 AI 触手可及，PolarDB 加速多模态数据处理
低门槛 AI 原生集成
数据库内实现 AI 全生命周期管理，无需复杂算法开发，通过集成 AI 缓存功能即可调用多模态 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。
解锁多模态数据价值，快速构建智能搜索应用
随着 AI 技术的发展，企业面临数据库集成智能化能力的紧迫需求。然而传统方案流程复杂、依赖专业技能、数据需频繁迁移，导致效率低下、成本高昂。PolarDB 推出的泛元数据提取功能，支持调用大模型，实现图像特征提取、向量生成等操作，无需迁移数据或学习新工具，通过标准 SQL 语句即可实现文搜图、图搜图等复杂场景。本方案旨在通过阿里云 PolarDB，结合百炼的模型服务能力，采用qwen2.5-vl-embedding模型，对 AI 缓存实例中的存量以及增量图片进行自动向量化处理，并将向量化结果存到数据库中，以此构建一个多模态相似性搜索应用。
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。