SQL玩转多模态AI，轻松搞定图片+文本混合搜索

主要观点总结

文章介绍了基于PolarDB的智能检索系统，通过原生SQL实现多模态智能检索，解决当前AI检索系统的难题。文章详述了方案的引言、优势、架构、实践部署和清理资源的方式。

关键观点总结

关键观点1: AI检索系统的难题

数据需要从数据库“搬运”到向量库，造成冗余与版本混乱；工具链割裂，模型调用复杂、部署困难，让AI难以真正融入核心业务。

关键观点2: 破局思路

通过原生SQL轻松实现多模态智能检索，基于PolarDB创新融合AI智能引擎，实现AI能力与数据库的原生集成，通过标准SQL语法直接调用多模态AI服务。

关键观点3: 方案优势

低门槛AI原生集成，基于标准SQL实现AI全生命周期管理；灵活适配多应用场景，支持自定义搜索维度；全链路数据安全闭环，采用数据库内AI计算架构降低数据泄露风险；按需付费与免运维，采用Serverless模式降低运维成本。

关键观点4: 实践部署步骤

开通函数计算服务等相关资源 → 部署应用 → 配置参数 → 访问阿里云百炼控制台创建API Key → 访问示例应用进行方案验证 → 测试完方案后清理资源。

文章预览

一、引言 在AI驱动智能商业的今天，传统搜索系统已无法满足用户对“秒级响应+多模态交互”的极致体验追求。然而，当前AI检索系统却普遍面临两大难题：数据需要从数据库“搬运”到向量库，造成冗余与版本混乱；工具链割裂，模型调用复杂、部署困难，让AI难以真正融入核心业务。 本文介绍一种破局思路：原生 SQL 轻松实现多模态智能检索 。基于 PolarDB 创新融合 AI 智能引擎，实现 AI 能力与数据库的原生集成， 通过标准 SQL 语法直接调用多模态 AI 服务，高效完成图像特征提取与向量化处理。 无需迁移数据、无需搭建独立服务，真正做到“ 数据库内 AI 计算 ”。 二、方案优势 低门槛 AI 原生集成 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 ………………………………