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表格存储（Tablestore）支持 Serverless 低成本向量检索服务
在当今 GPT 技术盛行的时代，大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法，能够更精准地捕捉数据之间的语义关系，极大提升了信息检索的效果。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域，向量能够将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索，推动了智能推荐、内容检索、RAG 和知识库等应用的广泛普及。阿里云表格存储（Tablestore）的多元索引提供了向量检索能力。表格存储是一款 Serverless 的分布式结构化数据存储服务，诞生于 2009 年阿里云成立时，主要特点是分布式、Serverless 开箱即用、按量付费、水平扩展和查询功能丰富和性能优秀等。
面向AI场景的数据处理和数据检索
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。
Apache Paimon V0.9最新进展
Apache Paimon V0.9 版本即将发布，此版本带来了多项新特性并解决了关键挑战。Paimon自2022年从Flink社区诞生以来迅速成长，已成为Apache顶级项目，并广泛应用于阿里集团内外的多家企业。
几百T的视频、图片数据进行更有效地存储和管理
采用传统硬盘搭建存储方案，看起来成本低廉，但是再加上各种附加因素后却大幅攀升，而云存储厂商通常提供基于订阅的定价模型、一些免费服务和一定的折扣。现在，我们就来了解一下如何更省钱地使用云存储。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 16: 植入通义千问大模型+文本向量化模型, 让数据库具备AI能力
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.
如何使用AnalyticDB PostgreSQL 版实现“一站式全文检索”业务
本文从阿里云用户使用云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版（以下简称ADB PG）的实际体验出发，介绍ADB PG如何实现“一站式全文检索”业务，并详细阐述ADB PG使用的优势技术，最后提供对应业务案例分析。
PolarDB-X 开源 | 基于Paxos的MySQL三副本
PolarDB-X 作为PolarDB分布式版，是阿里巴巴自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品，采用 Shared-nothing 与存储分离计算架构，支持集中式和分布式一体化形态，具备金融级数据高可用、分布式水平扩展、混合负载、低成本存储和极致弹性等能力，坚定以兼容MySQL开源生态构建分布式能力，为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云时代数据库服务。
