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索应用。

灵活适配多应用场景

支持自定义搜索维度，通用多模态向量模型可轻松适配电商、医疗、工业等不同领域的专业检索需求，提供高度定制化的搜索体验。

全链路数据安全闭环

采用“数据库内 AI 计算”架构，原始数据无需流出 PolarDB 即可完成特征提取与模型推理，结合细粒度权限控制以及加密技术，显著降低数据泄露风险。

按需付费与免运维

采用 Serverless 模式，用户只需为实际使用的计算资源付费，显著降低运维成本。开发者无需关心底层计算资源的运维和管理，让企业更加专注于核心业务系统。

三、方案架构

本方案将基于PolarDB PostgreSQL 版，结合阿里云百炼模型服务，构建一个开箱即用的智能多模态搜索应用，实现文搜图、图搜图等场景化需求，并通过 Serverless AI 应用开发平台 Function AI 部署至函数计算。配置完成部署后，会在阿里云上搭建一个如下图所示的运行环境。

借助 Function AI 用户可以快速便捷地部署模型，而无需担心底层资源管理和运维问题，从而专注于应用的创新和开发。同时 Function AI 提供了免运维的高效开发环境，具备弹性伸缩和高可用性，并采用按量付费模式，有效降低资源闲置成本。

四、实践部署

1）部署资源

开通函数计算服务[1]，创建1个专有网络VPC和交换机[2]、1 个对象存储OSS Bucket[3]和1 个云数据库 PolarDB PostgreSQL 版集群[4]。

2）部署应用

• 登录云原生数据库 PolarDB 集群列表[4]，将页面上方地域选择为之前创建资源的地域 华北 2（北京）。在列表中单击所创建的集群的 ID，进入集群管理页面参考手册进行参数配置。

• 访问阿里云百炼控制台[5]，选择全部 API-Key 或我的 API-Key进行创建 API Key ，单击查看，获取 API KEY。

• 前往部署[6]打开我们提供的 Function AI 项目模板，参考手册进行参数配置，其他参数选择默认配置。

3）方案验证

访问示例应用并导入图片数据，进行文本搜索模式和图片搜索模式验证。

五、清理资源

在本方案中，会创建1个百炼 API Key 、1个交换机、1个专有网络VPC、1 个云数据库 PolarDB PostgreSQL 版集群和1 个对象存储OSS Bucket。测试完方案后，您可以点击释放并按照提示完成删除操作。避免继续产生费用。

参考链接：

[1]函数计算服务： https://fcnext.console.aliyun.com/overview?utm_content=g_1000404364

[2]专有网络VPC和交换机：https://vpcnext.console.aliyun.com/vpc/cn-qingdao/vpcs?utm_content=g_1000404365

[3]对象存储OSS Bucket：https://oss.console.aliyun.com/overview?utm_content=g_1000404366

[4]云数据库 PolarDB PostgreSQL 版集群：https://polardb.console.aliyun.com/overview?utm_content=g_1000404367

[5]阿里云百炼控制台：https://bailian.console.aliyun.com/?utm_content=g_1000404368

[6]前往部署：https://ram.console.aliyun.com/authorize?utm_content=g_1000404369

来源  |  阿里云开发者公众号