Data+AI

本文提出“DMS Dify + Notebook + Airflow”三位一体架构，解决 Dify 在代码执行与定时调度上的局限。通过 Notebook 扩展 Python 环境，Airflow实现任务调度，构建可扩展、可运维的企业级智能 Agent 系统，提升大模型应用的工程化能力。

AskTable 是一款以 Table 为核心的数据 AI 基础设施。它通过标准化 API、SDK、iFrame 与智能体协议（MCP），让 AI 能直接理解、查询和分析表格数据，轻松嵌入企业现有系统。 AskTable 提供从数据接入、语义分析到可视化生成的完整能力，可无缝集成至网页、移动端、钉钉、企业微信或 Dify/HiAgent 等智能体平台。

9月25日，阿里云云栖大会“AI时代的关系型数据库创新突破”分论坛在杭州成功举办。瑶池数据库联合沃趣科技、理想汽车、小红书等十余家行业领军企业，围绕PolarDB与RDS在AI融合、云原生架构、软硬协同等方面的最新技术突破展开深度分享，全面展现数据库在存储、算力、查询范式上的演进方向，共绘AI时代数据底座新蓝图。

本文介绍如何在 AskTable 中连接并管理数据源，支持 20+ 数据库与文件类型。通过配置字段语义、AI搜索与脱敏加密，提升分析准确率与安全性，为智能问数打下坚实“数据地基”。

DMS Airflow 是基于 Apache Airflow 构建的企业级数据工作流编排平台，通过深度集成阿里云 DMS（Data Management Service）系统的各项能力，为数据团队提供了强大的工作流调度、监控和管理能力。本文将从 Airflow 的高级编排能力、DMS 集成的特殊能力，以及 DMS Airflow 的使用示例三个方面，全面介绍 DMS Airflow 的技术架构与实践应用。

2025云栖大会“AI时代的数据库变革”专场，阿里云瑶池联合B站、小鹏、NVIDIA等分享Data+AI融合实践，发布PolarDB湖库一体化、ApsaraDB Agent等创新成果，全面展现数据库在多模态、智能体、具身智能等场景的技术演进与落地。

阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称ADB）诞生于高性能实时数仓时代，实现了PB级结构化数据的高效处理和分析。在前几年，为拥抱大数据的浪潮，ADB从传统数仓拓展到数据湖仓，支持Paimon/Iceberg/Delta Lake/Hudi湖格式，为开放的数据湖提供数据库级别的性能、可靠性和管理能力，从而更好地服务以SQL为核心的大规模数据处理和BI分析，奠定了坚实的湖仓一体基础。

Tair KVCache 是阿里云推出的面向大语言模型推理场景的缓存加速服务，基于分布式内存池化和分级缓存体系，解决显存墙与带宽瓶颈问题。为万亿参数模型的高效推理提供技术保障，推动 AI 算力进化与规模化应用。

2025云栖大会“AI驱动的智能数据湖仓”专场，汇聚夺畅、聚水潭、零跑汽车等企业及阿里云瑶池团队，分享AI时代下数据管理到分析的全链路实践，涵盖智能计算、弹性架构、多模态处理与数据安全，共探Data+AI融合新范式。

Dify 是一款开源的 Agent 应用开发平台，结合后端即服务与 Agentic 工作流，支持快速构建生产级 AI 应用。无论技术背景如何，用户都能轻松参与 AI 项目与数据管理，开发企业级应用。

AI 上下文工程是管理大模型输入信息的系统化框架，解决提示工程中的幻觉、上下文溢出与信息冲突等问题。通过上下文的采集、存储、加工与调度，提升AI推理准确性与交互体验。AnalyticDB PostgreSQL 版提供增强 RAG、长记忆、Supabase 等能力，助力企业构建高效、稳定的 AI 应用。

无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能，还是其特有的OLAP分析与AI能力，通过MCP协议向LLM开放接口后，显著降低了用户使用门槛，更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础

SAP 系统与国内先进的 AI 产品（如百度文心一言、阿里通义千问、字节跳动云雀模型、华为盘古大模型、豆包、Deepsheek 等）集成通用接口技术指南

本方案将大模型与MySQL运维深度融合，构建智能诊断、SQL优化与知识更新的自动化系统。通过知识库建设、大模型调用策略、MCP Server开发及监控闭环设计，全面提升数据库运维效率与准确性，实现从人工经验到智能决策的跃迁。

ADB Analytic Agent助力广告营销智能化，融合异动与归因分析，支持自然语言输入、多源数据对接及场景模板化，实现从数据获取到洞察报告的自动化生成，提升分析效率与精度，推动数据驱动决策。

从 Data+AI 精选解决方案、特惠权益等，一站式带你了解阿里云瑶池数据库经典的AI产品服务与实践。

阿里云瑶池 Data Agent 体验馆上线啦，通过自然语言描述需求，Agent 自动完成需求解析、数据理解与洞察挖掘，快速生成定制报告，大幅减少人工操作，提升分析效率与决策深度。

近日，阿里云瑶池数据库生态工具产品重磅升级，推出“Data+AI能力家族”，并举办了为期3天的全栈智能实践开放日活动。发布会上首次公开了 “Data Agent for Analytics、Data Agent for Meta、DAS Agent”等瑶池数据库Data Agent系列能力，以工具智能化 × 智能化工具的双引擎重构数据与AI的协同边界，揭秘AI时代数据价值释放的全新路径。

近日，阿里云数据库产品事业部总监、AnalyticDB PG及生态工具部负责人周文超，在DTCC 2025专访中分享了阿里云瑶池数据库在多模态数据处理、AI基础设施升级等方向的创新实践。

Dify On DMS 产品能力与案例介绍

Dify开通手册及0元免费试用活动

本文介绍了如何利用PolarDB结合多模态大模型（如CLIP）实现数据库内的多模态数据分析和查询。通过POLAR_AI插件，可以直接在数据库中调用AI模型服务，无需移动数据或额外的工具，简化了多模态数据的处理流程。具体应用场景包括图像识别与分类、图像到文本检索和基于文本的图像检索。文章详细说明了技术实现、配置建议、实战步骤及多模态检索示例，展示了如何在PolarDB中创建模型、生成embedding并进行相似性检索

针对雅迪“云销通App”的需求与痛点，本文将介绍阿里云瑶池数据库DMS+PolarDB for AI提供的一站式Data+AI解决方案，助力销售人员高效用数，全面提升销售管理效率。

在刚刚落幕的 2025 Databricks Data + AI Summit 上，Databricks 重磅发布了多项 Lakehouse 相关功能更新。其中，面向数据湖治理场景的统一数据访问与管理方案 —— Unity Catalog，迎来了三大关键升级：全面支持 Apache Iceberg、面向业务用户的全新使用体验，以及数据治理与安全能力的持续增强。