本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节，其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战，模型训练环节需解决推理准确性问题，AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战，阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力，并升级数据索引功能支持向量检索，助力构建多模态检索应用。此外，还介绍了Serverless数据处理方案，可日均处理百亿级别文件，通过OSS数据索引能力，客户能快速构建RAG检索增强，同时实现多模态检索的搭建，显著提升AI应用的效能和用户体验。
历经 15 载，如今的飞天盘古系统已迭代至第三代，数千万行代码和 1,000 余项专利，从大规模、到高性能、到高效能的分布式存储系统的演进，更高效地让数据中心成为一台计算机。
为应对分布式云多集群监控的挑战，阿里云可观测监控 Prometheus 版结合 ACK One，凭借高效纳管与全局监控方案有效破解了用户在该场景的监控运维痛点，为日益增长的业务需求提供了一站式、高效、统一的监控解决方案，实现成本与运维效率的双重优化。助力企业的数字化转型与业务快速增长，在复杂多变的云原生时代中航行，提供了一个强有力的罗盘与风帆。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
代价估计是优化其中非常重要的一个步骤，研究代价估计的原理和MySQL的具体实现对做SQL优化是非常有帮助。本文有案例有代码，由浅入深的介绍了代价估计的原理和MySQL的具体实现。
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.
2023年10月31日，杭州·云栖大会，阿里云技术主论坛带来了一场关于阿里云主力产品与技术创新的深度解读，阿里云网络产品线负责人祝顺民带来《云智创新，网络随行》的主题发言，针对阿里云飞天洛神云网络（下文简称洛神网络）领域产品服务创新以及背后的技术积累进行了深度解读，不少背后的创新技术系首次重磅披露。
