Alibaba Cloud details multimodal data-lake retrieval with StarRocks and Paimon
A vendor-authored article by Alibaba Cloud’s Zhou Kang presents EMR Serverless StarRocks and DLF Paimon as an end-to-end architecture for retrieving images, video, text, and vectors from a data lake. The design generates descriptions, tags, and vector features from stored media, then combines structured filters, full-text search, semantic matching, and on-demand reads in a unified query path. Alibaba Cloud says the architecture is already used in Alibaba Group’s A Lake and AI Data platforms and in cloud industries, but the deployment scale and performance lack independent verification.
The report outlines a practical infrastructure pattern for connecting multimodal data retrieval with downstream analysis across training-data preparation, agent observability, and autonomous-driving workflows.
作者：周康，阿里云开源 OLAP 引擎团队负责人 ；StarRocks TSC Member
多模态数据湖检索：从数据存放到智能分析的完整链路
数据存下来了，然后呢？ 企业里的数据正在变样。过去我们处理的主要是结构化的表格，如今图片、视频、文本、向量越来越多地进入数据平台。以智能驾驶为例，每辆测试车每天都在持续产生路面视频、传感器数据和运行记录，算法团队又在这些原始数据之上不断生成标签、特征和评测结果。
数据存下来只是第一步，真正的问题随之而来：业务人员和算法工程师怎样才能方便地找到需要的内容，并继续做分析？
这个问题之所以难，在于系统和业务看待数据的方式完全不同。
一段视频刚上传时，系统只知道它是一个文件——有路径、有大小、有上传时间。但业务真正关心的是里面发生了什么：有没有行人？是不是在下雨？有没有值得关注的异常场景？文件元数据回答不了这些问题。
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