一、產(chǎn)品背景
在人工智能浪潮席卷千行百業(yè)的今天，海量、異構(gòu)的圖像、文本、音視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，已成為驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新的核心燃料。然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)在應對此類數(shù)據(jù)時卻顯得力不從心：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常存儲于數(shù)據(jù)倉庫，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)堆積在對象存儲中，而面向AI的向量數(shù)據(jù)又需要依賴專門的向量數(shù)據(jù)庫。這種割裂的存儲與管理方式，不僅造成數(shù)據(jù)冗余、架構(gòu)復雜、協(xié)同效率低下，還推高了整體運維成本。各類數(shù)據(jù)之間難以流動與融合，形成牢固的“數(shù)據(jù)孤島”，嚴重制約了AI應用的快速開發(fā)與迭代。
面對這一行業(yè)核心痛點，三維天地以下一代數(shù)據(jù)架構(gòu)為藍圖，正式發(fā)布顛覆性的多模態(tài)數(shù)據(jù)湖產(chǎn)品：SW-DBLake。該產(chǎn)品旨在為企業(yè)構(gòu)建統(tǒng)一、高效、AI原生的多模態(tài)數(shù)據(jù)管理基座，使企業(yè)從繁瑣的數(shù)據(jù)治理工作中解脫出來，更專注于智能應用本身的價值創(chuàng)造。
二、四大突破
SW-DBLake產(chǎn)品整體架構(gòu)
1.以Apache Lance為核心：統(tǒng)一存儲，終結(jié)碎片化
摒棄了傳統(tǒng)的拼湊式架構(gòu)，深度集成并增強了Apache Lance這一高性能列式數(shù)據(jù)格式。其革命性在于，原生支持向量數(shù)據(jù)與標量數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲，圖片、文檔、視頻及其對應的向量化特征，可以作為一個整體無縫地共存與管理。無需在對象存儲、數(shù)據(jù)湖平臺和向量數(shù)據(jù)庫之間來回搬運、同步數(shù)據(jù)，徹底解決了數(shù)據(jù)一致性難題，存儲與管理成本大幅降低。
2.多模態(tài)覆蓋：端到端的處理鏈路
從多樣的數(shù)據(jù)源接入開始，產(chǎn)品提供完整的數(shù)據(jù)處理流水線。無論是批量導入還是實時流式寫入，產(chǎn)品均能輕松應對圖像、文本、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)。內(nèi)置的強大數(shù)據(jù)處理引擎，可完成格式解析、元數(shù)據(jù)提取、質(zhì)量清洗、標準化轉(zhuǎn)換等任務，為后續(xù)的AI就緒打下堅實基礎，實現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到智能資產(chǎn)的平滑過渡。
3.AI原生設計：內(nèi)嵌智能，開箱即用
深度融入AI基因，內(nèi)置領先的多模態(tài)特征提取與向量化能力。通過預集成的高性能模型，可自動將圖片、視頻幀、音頻片段、長文本等內(nèi)容轉(zhuǎn)化為高維向量。無需額外組建復雜的特征工程管道，即可直接為上層AI應用提供“燃料”，高效支撐RAG檢索增強生成、多模態(tài)相似性搜索、內(nèi)容推薦、智能分類等前沿場景。
4.統(tǒng)一查詢服務：一站式融合檢索，簡化開發(fā)
提供強大而簡潔的統(tǒng)一查詢服務，允許通過單一的API或SQL語句，執(zhí)行標量過濾與向量檢索相結(jié)合的混合查詢。例如，可以輕松實現(xiàn)如“從歷史所有的汽車故障視頻中，找出與某個零部件視覺上最相似的片段”這樣的復雜查詢。這種能力極大簡化了應用開發(fā)復雜度，提升了迭代效率，讓開發(fā)團隊能快速構(gòu)建出體驗卓越的智能應用。
三、能力對比
SW-DBLake的核心定位，是成為AI時代面向多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一治理底座。它從根本上重構(gòu)了數(shù)據(jù)的存儲、管理和處理方式，有效解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)在多模態(tài)、智能化場景下長期存在的治理困境，相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖，SW-DBLake有如下能力提升。
四、場景賦能
基于在多模態(tài)支持、處理效率與AI就緒度等方面的能力跨越，SW-DBLake可助力眾多客戶解鎖業(yè)務新價值。
1.工業(yè)與制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)檢
將歷史與實時檢測的圖片、視頻、光譜數(shù)據(jù)、檢測報告文本、工藝參數(shù)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）進行統(tǒng)一存儲，建立產(chǎn)品全生命周期的“質(zhì)量檔案”，支撐智能追溯與根因分析，通過混合查詢，快速定位問題批次、追溯生產(chǎn)環(huán)節(jié)，關聯(lián)分析工藝參數(shù)，極大縮短根因定位時間。
2.實驗室檢測數(shù)據(jù)管理與智能報告
將實驗室每天處理大量樣本，生成檢測報告（PDF/Word）、實驗過程視頻、顯微圖像、色譜/光譜圖（曲線數(shù)據(jù)）、儀器導出表格等多模態(tài)數(shù)據(jù)關聯(lián)存儲，打破儀器和數(shù)據(jù)系統(tǒng)間的壁壘，基于RAG（檢索增強生成）技術，自動從歷史報告、標準文檔庫中檢索相似案例與條款，輔助檢測員快速生成規(guī)范、準確的報告。
3.食品藥品安全與合規(guī)檢測
從原材料檢測報告、生產(chǎn)過程監(jiān)控到成品抽檢圖像，所有數(shù)據(jù)在湖內(nèi)貫通，滿足嚴格的審計與合規(guī)要求。將顯微鏡下的微生物/成分圖像，與宏觀的產(chǎn)品包裝外觀圖片、產(chǎn)線視頻進行關聯(lián)管理，實現(xiàn)從微觀到宏觀的質(zhì)量閉環(huán)。
五、展望未來
在數(shù)據(jù)驅(qū)動智能的時代，一個統(tǒng)一、高效、面向AI的數(shù)據(jù)基礎平臺不再是可選項，而是必然選擇。SW-DBLake正是為這一未來而構(gòu)建。我們不僅提供產(chǎn)品，更致力于與客戶及合作伙伴共建開放、繁榮的多模態(tài)數(shù)據(jù)生態(tài)。
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