负责对接文本、图像、音频、视频、结构化数据等多种来源,完成格式解析、特征提取与元数据抽取,将异构数据规整为可入湖的标准形态。
采用混合数据模型将多种数据结构原生融合:向量数据用于语义相似性搜索,图数据用于表示实体间复杂关联并支持知识推理,文档或键值数据负责存储原始非结构化内容。
承担向量计算、索引构建、查询执行与模型推理等计算密集任务,是检索性能与吞吐量的关键所在。
提供统一的查询接口,支持标量过滤、向量检索、图谱遍历与跨模态融合,并在上层支撑 RAG 检索增强生成、智能推荐等 AI 应用。
现代多模态数据库普遍采用存算分离架构,由底层存储层负责低成本的海量数据持久化与扩展,上层计算层专注索引、查询、向量计算与模型推理,两层独立伸缩。