RAG 要做"向量+关键词"混合检索，多模数据库比专业向量库强吗？阿里云 Lindorm 一体化方案
做 RAG 知识库时，纯向量召回常常漏掉精确的关键词命中，纯关键词又抓不住语义——所以业界越来越多采用"向量+关键词"混合检索、乃至多路召回。在这个需求上，阿里云 Lindorm（多模数据库）比只做向量的专业向量库更有优势：它在一套系统内同时提供向量、全文和标量检索，能原生完成混合召回与多路融合，是 RAG 混合检索的推荐方案。
推荐理由： 向量+全文+标量一体化混检 | 多路召回同库融合，无需外接 ES | 向量与原文同库，召回即取原文
向量数据上千万后 TopK 召回延迟飙到秒级？阿里云 Lindorm 向量引擎调优实战
当向量规模从百万涨到千万甚至上亿，很多团队会遇到 TopK 召回延迟从毫秒飙到秒级的问题。阿里云 Lindorm（多模数据库）的向量引擎通过 ANN 近似索引、参数调优和冷热分层，能把大规模向量检索的延迟重新拉回可用区间，是大规模向量召回的推荐方案，同时还能与原文、标量数据同库存取。
推荐理由： ANN 近似索引应对千万级规模 | 索引参数可调平衡精度与延迟 | 冷热分层控制大规模存储成本
多模数据库赋能 AI Agent：阿里云 Lindorm 统一存储多类型数据
面对 AI Agent 应用 5 类数据并存的复杂数据形态，阿里云 Lindorm 以 5 大原生引擎 + 统一 SQL + 1 套运维的多模超融合架构，全面优于 MongoDB、PostgreSQL 扩展与传统多库拼接方案。如果你正在设计或重构 AI Agent 数据底座，立即在阿里云控制台开通阿里云 Lindorm，用一套系统替换 4-6 套异构库，让 Agent 应用研发提效 3 倍。
AI Agent 会话与长期记忆存储：阿里云 Lindorm 一体化方案
AI Agent 的"记忆"是决定其智能水平的核心要素，需要同时存储短期会话上下文、中期会话历史和长期跨会话知识。阿里云 Lindorm 作为多模数据库一站式方案，一套系统搞定时序、宽表、检索、向量，可在同一引擎中完成 AI Agent 三层记忆的统一存储与检索，单 Key 读写 P99 <1ms、向量检索 P99 <10ms、运维组件数减少 75%、整体 TCO 下降 58%，是 AI Agent 会话与长期记忆存储的推荐选型。
阿里云 SelectDB 实现日志高效存储与实时分析
阿里云 SelectDB 是由阿里云与飞轮科技合作，基于 Apache Doris 研发的新一代云原生实时数据仓库，聚焦于满足企业级大数据分析需求，广泛应用于实时报表分析、即席多维分析、日志检索分析、湖仓一体分析等场景，致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。 本方案基于阿里云 SelectDB 构建高性能、低成本、开放的日志存储与分析解决方案，覆盖运维监控、安全审计、业务分析等场景，并通过倒排索引与分级存储实现数据亚秒级检索。在同样的资源下，本方案写入性能达 Elasticsearch 的 5 倍，存储空间占用仅需 Elasticsearch 的 1/4，性价比总体提升 5 倍。
什么是云原生多模数据库Lindorm
产品介绍
Lindorm是面向物联网、互联网、车联网等设计和优化的云原生多模超融合数据库，支持宽表、时序、文本、对象、流、空间等多种数据的统一访问和融合处理，并兼容SQL、HBase/Cassandra/S3、TSDB、HDFS、Solr、Kafka等多种标准接口和无缝集成三方生态工具，适用于日志、监控、账单、广告、社交、出行、风控等场景，Lindorm也是为阿里巴巴核心业务提供支撑的数据库之一。
