阿里云PolarDB发布AI数据库,大模型如何重构数据湖仓架构
IT之家 1 月 20 日消息,在今日的 2026 阿里云 PolarDB 开发者大会上,阿里云旗下云原生数据库 PolarDB 正式发布 AI 数据湖库(Lakebase)等系列全新产品能力,让数
1月20日,IT之家报道,阿里云在今日举行的2026 PolarDB开发者大会上,正式推出了旗下云原生数据库PolarDB的AI数据湖库(Lakebase)等一系列全新产品能力。这意味着,未来的数据系统不仅能存储和查询多模态数据,还将直接驱动智能决策。

此次发布的PolarDB全新AI能力,涵盖了AI数据湖库、模型算子化以及面向Agent应用开发的托管能力等核心功能。

作为PolarDB的核心组件,PolarDB AI数据湖库解决方案专为实现“湖库一体”架构而设计。该方案打破了传统数据孤岛,率先实现了对结构化、半结构化、非结构化等全模态数据的一致性与统一存取。同时,它还提供基于AI数据湖库的缓存加速能力,针对不同场景优化IO与带宽性能。

此外,通过多模态引擎与In-DB模型算子化的深度集成,开发者可直接在PolarDB库内完成语义检索与推理加工。这不仅能有效提升处理效率,更能确保数据不出域,保障隐私与合规安全。
该方案还融合了KVCache、图数据库与向量技术,构建了兼顾长短期记忆与低算力消耗的智能检索方案。

会上,阿里云PolarDB首次详细阐述了“AI就绪数据库”的四大核心支柱,包括:多模态AI数据湖库、高效融合搜索能力、模型算子化服务以及面向Agent应用开发的后端服务。
多模态AI数据湖库
支持对多模态数据在多种存储介质间进行统一管理与高效缓存,实现全模态海量数据的一体化管理。
高效融合搜索能力
支持在SQL中深度集成向量检索与全文检索,实现语义理解与关键词匹配的无缝融合,大幅提升复杂查询场景下的准确率与响应速度。
模型算子化服务
支持库内推理、Agent-Ready架构及AI长短时记忆机制,使得数据库不仅能存储和查询数据,更能直接驱动智能推理与决策。
面向Agent应用开发的后端服务
通过Supabase多租、Serverless封装,提供面向Agent应用开发的一体化服务,加速智能体在垂直行业的价值探索。
IT之家从大会获悉,目前阿里云PolarDB部署规模已超过300万核,服务覆盖全球86个可用区。现阶段,PolarDB云原生与Data AI相关功能及创新技术,已规模化应用于金融、汽车、政务、互联网、电信等领域的核心业务系统,服务于大型商业银行、理想汽车、小鹏汽车、MiniMax、GoTo集团、度小满、米哈游等众多企业。

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