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阿里云PolarDB发布AI数据库,集成大模型赋能数据湖仓库能力

阿里云PolarDB发布AI数据库,集成大模型赋能数据湖仓库能力

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2026-01-20

1月20日,在2026年的阿里云PolarDB开发者大会上,阿里云正式发布了其云原生数据库PolarDB的一系列全新AI能力,包括AI数据湖库(Lakebase)等。这些更新将让数据系统不仅能存储和查询多模态数据,更将直接赋能AI驱动的智能决策。

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把 AI 大模型嵌入数据库,阿里云 PolarDB 发布 AI 数据湖库等能力

本次发布标志着PolarDB在AI能力上的全面升级,核心包括AI数据湖库(Lakebase)、模型算子化以及面向Agent应用开发的托管能力。

把 AI 大模型嵌入数据库,阿里云 PolarDB 发布 AI 数据湖库等能力

作为PolarDB的核心组件,PolarDB AI数据湖库(Lakebase)解决方案专为实现“湖库一体”架构而设计。该方案打破了传统数据孤岛的局限,率先实现了结构化、半结构化和非结构化的全模态数据的一致性与统一存取。同时,它还提供基于AI数据湖库的缓存加速能力,针对不同场景进行IO与带宽优化。

把 AI 大模型嵌入数据库,阿里云 PolarDB 发布 AI 数据湖库等能力

此外,通过多模态引擎与In-DB模型算子化的深度集成,开发者可以在PolarDB库内直接完成语义检索与推理加工。这既显著提升了处理效率,亦确保了数据不出域,保障了隐私与合规。

该方案还深度融合了KVCache、图数据库与向量技术,构建了兼顾长短期记忆与低算力消耗的检索方案。

把 AI 大模型嵌入数据库,阿里云 PolarDB 发布 AI 数据湖库等能力

会上,阿里云PolarDB首次阐释了“AI就绪数据库”的四大核心支柱,涵盖了多模态AI数据湖库、高效融合搜索能力、模型算子化服务以及面向Agent应用开发的后端服务。

多模态AI数据湖库

支持多模态数据在多种存储介质的管理与高效缓存,实现全模态海量数据的一体化管理。

高效融合搜索能力

支持在SQL中深度集成向量检索与全文检索,实现语义理解与关键词匹配的无缝融合,大幅提升复杂查询场景下的准确率与响应速度。

模型算子化服务

支持库内推理、Agent-Ready架构及AI长短时记忆机制,使数据库不仅能存储和查询数据,更能直接驱动智能推理与决策。

面向Agent应用开发的后端服务

通过Supabase多租、Serverless封装,提供面向Agent应用开发的一体化服务,加速智能体在垂直行业的价值探索。

从大会获悉,目前,阿里云PolarDB已部署规模超300万核,覆盖全球86个可用区。其云原生与Data+AI相关功能与创新技术已规模化应用于金融、汽车、政务、互联网、电信等领域的核心业务系统,服务了大型商业银行、理想汽车、小米汽车、MiniMax、GoTo集团、度小满、米哈游等知名企业。

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来源:https://www.ithome.com/0/914/727.htm
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