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。

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