阿里云详解 StarRocks 与 Paimon 多模态检索架构
AI 总结
阿里云周康署名的技术文章将 EMR Serverless StarRocks 与 DLF Paimon 组合成端到端的多模态数据湖检索架构。方案从存量媒体生成描述、标签和向量特征,再在同一查询链路中整合结构化过滤、全文检索、语义匹配与按需读取。阿里云称该架构已用于阿里集团 A Lake、AI Data 平台及云上行业,但部署规模和性能尚无独立验证。
深度见解
该报告给出了一套可落地的 AI 数据基础设施模式,将多模态检索与训练样本准备、智能体可观测及智能驾驶数据分析连接起来。
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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