人工智能行業(yè)：MatrixOne IntelligenceAI原生多模態(tài)數(shù)據(jù)智能解決方案白皮書

MatrixOneIntelligence解決方案白皮書YourDataforYourAI 2GenAI時(shí)代的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn) 3 3 3企業(yè)落地GenAI的數(shù)據(jù)困境 5 6 8MatrixOneIntelligenceAI原生多模態(tài)數(shù)據(jù)智能解決方案 9MatrixOneIntelligence概述 9 9 15 特征工程 31 素問TechAgent 381YourDataforYourAI在當(dāng)今時(shí)代，Gen人工智能（GenerativeAI，簡(jiǎn)稱GenAI）正以前所未有的速度席卷全球，成為推動(dòng)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)變革的重要力量。從ChatGPT的橫空出世到各類大模型的廣泛應(yīng)用，GenAI不僅在技術(shù)層面取得了突破性進(jìn)展，更在商業(yè)和社會(huì)層面引發(fā)了深遠(yuǎn)的影響。從文本生成、圖像繪制到視頻制作，GenAI的應(yīng)用場(chǎng)景日益豐富，為各行據(jù)麥肯錫全球研究院（McKinseyGlobalInstitute）的報(bào)告，到2030年，AI技術(shù)有望為全球GDP貢獻(xiàn)高達(dá)13萬億美元的增長。Gartner預(yù)計(jì)在2026年，超過80%的企業(yè)將使用GenAI應(yīng)用程序編程接口（API）或模型，或者在相關(guān)生產(chǎn)環(huán)境中部署支持GenAI的應(yīng)用程序。這一比例在2023年還不到5%，這意味著在短短三年內(nèi)，采用或創(chuàng)建GenAI模型的企業(yè)數(shù)量預(yù)計(jì)將會(huì)增長16倍。在GenAI的架構(gòu)中，數(shù)據(jù)處理的作用尤為關(guān)鍵。AI技術(shù)與數(shù)據(jù)的緊密聯(lián)系顯而易見：龐大的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出強(qiáng)大的AI模型，而這些模型的功能又能促進(jìn)數(shù)據(jù)處理的進(jìn)一步優(yōu)化。盡管如此，行業(yè)對(duì)GenAI技術(shù)棧中的算力層、模型層和應(yīng)用層的各項(xiàng)能力及技術(shù)方案已有深入探索，但對(duì)數(shù)據(jù)處理層的重視程度仍顯不足。在通用基座大模型的趨勢(shì)下，對(duì)企業(yè)自有數(shù)據(jù)的挖掘利用將變成GenAI落地企業(yè)級(jí)應(yīng)用的最關(guān)鍵因素。矩陣起源作為一家Data+AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司，在數(shù)據(jù)及AI領(lǐng)域已經(jīng)有超過十年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)沉淀。本白皮書將從矩陣起源的專業(yè)視角，深入剖析Data+AI領(lǐng)域的最新趨勢(shì)和挑戰(zhàn)，并給出如何對(duì)企業(yè)自有數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘利用的詳細(xì)藍(lán)圖，以實(shí)現(xiàn)更業(yè)務(wù)價(jià)值的GenAI應(yīng)用落地。2YourDataforYourAIGenAI時(shí)代的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)類人腦計(jì)算能力的崛起驅(qū)動(dòng)GenAI技術(shù)發(fā)展的核心是大語言模型LLM，其本質(zhì)上是使用計(jì)算網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬人腦神經(jīng)元的構(gòu)成，然后將海量的文本知識(shí)壓縮到一個(gè)有龐經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。這樣的架構(gòu)可以給計(jì)算機(jī)賦予人類一樣的交互能力，可以理解GenAI的類人腦計(jì)算能力與過去傳統(tǒng)意義上計(jì)算機(jī)擅長的高速數(shù)學(xué)計(jì)算有根本性的區(qū)1.傳統(tǒng)計(jì)算能力可以輕松完成人類在短時(shí)間內(nèi)難以完成的復(fù)雜科學(xué)計(jì)算，而且工作準(zhǔn)確度極高，相同的任務(wù)可能需要大量人力進(jìn)行手動(dòng)計(jì)算整合才能完成，且人類作經(jīng)常出錯(cuò)，但是傳統(tǒng)計(jì)算能力難以處理以人類自然語言構(gòu)2.而新型的GenAI計(jì)算能力是完全模仿人腦的結(jié)構(gòu)所設(shè)計(jì)的，所展現(xiàn)的能力也跟人類因此，GenAI真正帶來的是一種全新的類人腦計(jì)算能力，它與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)精確數(shù)學(xué)計(jì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價(jià)值開始被挖掘數(shù)據(jù)作為IT世界的另外一個(gè)重要基石，在GenAI的新型計(jì)算能力加持下也發(fā)生了巨大3YourDataforYourAI辦公文檔、圖片、網(wǎng)頁、音頻/視頻信息等在過去數(shù)十年的DataInfra領(lǐng)域發(fā)展過程中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理都是其中與企業(yè)的流程業(yè)務(wù)及商業(yè)化息息相關(guān)，DataInfra軟件領(lǐng)域也逐漸演化出了非常成熟的然而，根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)顯示，結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅僅占到全世界數(shù)據(jù)比例的不到20%，其他80%以上均是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在過去的技術(shù)能力下，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)難以處理，價(jià)值難以被挖掘和衡量，有研究顯示大量辦公文檔類的數(shù)據(jù)在整個(gè)生命周多只被使用過2次，相比較其被努力創(chuàng)造出來的投入相比產(chǎn)生的價(jià)值極而如今GenAI技術(shù)的出現(xiàn)則徹底打破了這個(gè)現(xiàn)狀，一方面AI大模型結(jié)構(gòu)化的文檔及多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成，企業(yè)可以應(yīng)用自身沉淀的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)AI解析及外掛向量數(shù)據(jù)庫的方式得以實(shí)現(xiàn)解析及結(jié)構(gòu)化，用戶可以輕松實(shí)現(xiàn)如4YourDataforYourAIChatWithPdf等類型的業(yè)務(wù)。戶需求和市場(chǎng)趨勢(shì)，可以為企業(yè)創(chuàng)新、決策提供更進(jìn)一步的數(shù)企業(yè)落地GenAI的數(shù)據(jù)困境在過去兩年GenAI技術(shù)突飛猛進(jìn)的背景下，企業(yè)普遍已經(jīng)充分認(rèn)識(shí)到了以AI大模型為基礎(chǔ)的智能化升級(jí)的重要性，大量企業(yè)也都開始在開展與GenAI相關(guān)的技術(shù)預(yù)研及試驗(yàn)性的落地嘗試。然而，由于通用AI大落地中必然會(huì)碰到對(duì)企業(yè)相關(guān)語言和業(yè)務(wù)理解不準(zhǔn)確的而為了讓通用大模型在行業(yè)中提高解決業(yè)務(wù)問題的精確度，不管是通進(jìn)行精調(diào)方案，還是通過RAG架構(gòu)進(jìn)行知識(shí)外掛的的融入。同時(shí)面向行業(yè)的GenAI方案對(duì)于企業(yè)自有數(shù)據(jù)的要求往往是混合類型的，多模態(tài)的，既包括已經(jīng)有相對(duì)較完善的DataInfra處理的結(jié)構(gòu)化及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包含了過去未經(jīng)過處理的多模態(tài)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而這樣的數(shù)據(jù)需求給企業(yè)落地GenAI提出了巨在觀察了大量企業(yè)實(shí)驗(yàn)落地GenAI的過程后，我●嚴(yán)重的數(shù)據(jù)碎片化問題在GenAI浪潮到來之前，企業(yè)的數(shù)據(jù)處理重點(diǎn)多集中于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合與優(yōu)化，許多內(nèi)部IM工具、對(duì)象存儲(chǔ)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、服務(wù)器文件系統(tǒng)和個(gè)人設(shè)備中，創(chuàng)建與存儲(chǔ)時(shí)缺乏統(tǒng)一的管理流程。而結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在GenAI場(chǎng)景中也需與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混用，不同數(shù)據(jù)類權(quán)限與隱私的分級(jí)管理，以滿足合規(guī)和安全●●為了讓GenAI在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中真正創(chuàng)造價(jià)值，企業(yè)需要同時(shí)整合結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)5YourDataforYourAI●規(guī)?；渴鸷凸芾黼y度高GenAI的應(yīng)用和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理高度依賴強(qiáng)大的IT基礎(chǔ)設(shè)施。構(gòu)建一個(gè)使用數(shù)十份文檔的RAGDemo相對(duì)簡(jiǎn)單，但在真實(shí)的大型生產(chǎn)環(huán)境中，企業(yè)通常需要處理PB級(jí)別的數(shù)源調(diào)度與自動(dòng)化擴(kuò)展的能力，支持多模態(tài)數(shù)據(jù)的預(yù)處理●數(shù)據(jù)召回與輸出準(zhǔn)確率的局限作為GenAI的核心技術(shù)，大模型本質(zhì)上是基于概率分布生成輸出內(nèi)容，這一特性決定了這些優(yōu)化技術(shù)本身存在較高的技術(shù)門檻。例如，在R鍵詞匹配和全文檢索）進(jìn)行補(bǔ)充。而在企業(yè)普遍期待的Chat2BI應(yīng)用場(chǎng)景中，直接使用典型行業(yè)場(chǎng)景的落地難題以下列舉了三個(gè)典型企業(yè)場(chǎng)景的真實(shí)案例，展示GenAI企業(yè)級(jí)落地中數(shù)據(jù)層面的主要障●●產(chǎn)領(lǐng)域能對(duì)自身業(yè)務(wù)進(jìn)行賦能，在內(nèi)容生產(chǎn)的工作流程中嵌入AI的能力。但是通用大模自身的工作流。然而經(jīng)過梳理和盤點(diǎn)后發(fā)現(xiàn)，這些素材數(shù)據(jù)散放在各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)、硬盤、6YourDataforYourAI些素材與大模型結(jié)合起來落地，不管是做精調(diào)還是RAG●大型電子制造公司還有員工操作的音視頻數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對(duì)已經(jīng)比較好地被M●市級(jí)政府規(guī)劃部門如行業(yè)咨詢報(bào)告，上市公司財(cái)報(bào)，工商注冊(cè)信息等更加復(fù)雜及多元的數(shù)據(jù)，實(shí)際上通用7YourDataforYourAI總結(jié)同時(shí)也提升了其在企業(yè)應(yīng)用中的商業(yè)價(jià)值。然而，大多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)仍未達(dá)到AI-Ready8YourDataforYourAIMatrixOneIntelligenceAI原生多模態(tài)數(shù)據(jù)智能解決方案MatrixOneIntelligence概述致力于讓企業(yè)和用戶簡(jiǎn)單、敏捷、高效地?fù)鞰atrixOneIntelligence是一套面向多模態(tài)數(shù)據(jù)的AI數(shù)據(jù)智能解決方案，旨在幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)碎片化、多模態(tài)數(shù)據(jù)整合復(fù)雜、GenAI應(yīng)用落地困難等挑戰(zhàn)。通過集成數(shù)據(jù)治理、智能解析、多模態(tài)搜索和超融合數(shù)據(jù)底座等功能，MatrixOneIntelligence為企業(yè)提供了一站式的端到端平臺(tái)解決方案。該平臺(tái)基于創(chuàng)新的云原生架構(gòu)和計(jì)，支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和高效處理，具備高署能力，可適配公有云、私有云及本地?cái)?shù)據(jù)中心的多種環(huán)境。MatrixOneIntelligence解決方案的目的是將企業(yè)內(nèi)部的自有數(shù)據(jù)變成可以服務(wù)于GenAI落地應(yīng)用的AI-Ready數(shù)據(jù)，并且對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生價(jià)值。而這個(gè)目標(biāo)本質(zhì)上就是提高大模型在企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景MatrixOneIntelligence致力于賦能企業(yè)，幫助企業(yè)充分挖掘和釋放自身數(shù)據(jù)的潛能，讓企業(yè)自有數(shù)據(jù)在AI時(shí)代得到充分利用，成為其獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵來源。解決方案架構(gòu)介紹在前文中，我們探討了GenAI在企業(yè)級(jí)應(yīng)異構(gòu)多模態(tài)數(shù)據(jù)整合復(fù)雜、以及自有數(shù)據(jù)的價(jià)值難以充分釋放。這些問題業(yè)在數(shù)據(jù)智能時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力和效率。而MatrixOneIntelligence作為一套面向多模態(tài)數(shù)據(jù)的AI數(shù)據(jù)智能解決方案，正是針對(duì)這些關(guān)鍵痛點(diǎn)設(shè)計(jì)，為企業(yè)提供了一條從數(shù)據(jù)到為解決這些挑戰(zhàn)，MatrixOneIntelligence通過統(tǒng)一的底層資源管理、全鏈路數(shù)據(jù)治理、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合存儲(chǔ)、建模及搜索能力，搭建了一套端到端的數(shù)據(jù)智能架構(gòu)9YourDataforYourAI●基礎(chǔ)設(shè)施層模的并行處理，確保AI模型和數(shù)據(jù)處理的高效運(yùn)行。容器編排與管理功能提升了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和靈活性，為企業(yè)提供高效的資源調(diào)度和負(fù)●數(shù)據(jù)庫及AI服務(wù)層數(shù)據(jù)庫及AI服務(wù)層提供了完善的數(shù)據(jù)庫及AI模型能力底座。其支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合存儲(chǔ)與建模，同時(shí)提供LLM模型、Embedding模型和自定義模●數(shù)據(jù)集成與治理層數(shù)據(jù)集成與治理層負(fù)責(zé)從左側(cè)各類數(shù)據(jù)源中采集、清洗和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)一和特征工程。它支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合與處理，確保數(shù)和一致性，為后續(xù)的分析和AI模型訓(xùn)練提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)?！瘛駪?yīng)用交互層是用戶與整體方案的界面接口，用戶既可以直接使用我們提供的多模態(tài)及Chat2BI等終端應(yīng)用，也可以通過API及工作流工具的形式自行構(gòu)建相關(guān)應(yīng)用。10YourDataforYourAI核心產(chǎn)品概述如前文架構(gòu)圖所示，MatrixOneIntelligence解決方案包含五款核心軟件產(chǎn)品，它們分將基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)集成、治理、存儲(chǔ)、分析以及交互能力無縫連接起來，提供了一特價(jià)值，展示它們?nèi)绾螀f(xié)作以應(yīng)對(duì)企業(yè)在GenAI●MatrixDC高性能算網(wǎng)調(diào)度平臺(tái)MatrixDC是一套高性能算網(wǎng)調(diào)度平臺(tái)，它作為資源底座，通過K8s容器、RDMA高速運(yùn)營的平臺(tái)。MatrixDC集成了全面的容器編排與管理能力，通過Kubernetes等云原生技術(shù)實(shí)現(xiàn)算力網(wǎng)絡(luò)及存儲(chǔ)資源的彈性擴(kuò)展與高效利用。MatrixDC支持多種計(jì)算資源環(huán)境的多樣化需求。通過容器化技術(shù)和分布式部署架構(gòu)，MatrixDC為企業(yè)提供了靈活的資源分配方式，支持Serverless化服務(wù)調(diào)用，幫助用戶在應(yīng)對(duì)復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的同時(shí)大幅降低運(yùn)維成本。此外，MatrixDC具備低延遲、高吞吐的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化能力，能夠保障多●MatrixOne超融合云原生數(shù)據(jù)庫MatrixOne是MatrixOneIntelligence平臺(tái)的核心數(shù)據(jù)管理底座，旨在為企業(yè)提供一套全面的超融合數(shù)據(jù)庫解決方案，以支持面向GenAI的多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效處理。其采用存算分離與云原生架構(gòu)設(shè)計(jì)，支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)理需求。此外，MatrixOne具備強(qiáng)大的快照功能，為GenAI中快速動(dòng)態(tài)變化的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和評(píng)估集的數(shù)據(jù)版本化提供了可靠支持。通過與MatrixGenesis及MatrixPipeline的深度集成，MatrixOne能夠快速完成數(shù)據(jù)解析、向量化和特征工●MatrixGenesisAI智能體應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)●MatrixGenesis是MatrixOneIntelligence平臺(tái)中的AI服務(wù)模塊，專注于為企業(yè)提供11YourDataforYourAI大模型支持與智能應(yīng)用開發(fā)能力。作為企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的核心工具，MatrixGenesis涵蓋從模型訓(xùn)練與精調(diào)到推理部署的全生命周期管理，幫助企業(yè)將GenAI快速應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)臺(tái)，MatrixGenesis支持靈活配置和擴(kuò)展，適應(yīng)多樣化的行業(yè)需求。此外，MatrixGenesis具備強(qiáng)大的Agent工作流設(shè)計(jì)與開發(fā)功能，使企業(yè)能夠快速構(gòu)建面向特MatrixGenesis大幅降低了企業(yè)在AI應(yīng)用開發(fā)中的技術(shù)門檻，為GenAI的規(guī)?；涞亍馦atrixPipeline多模態(tài)數(shù)據(jù)工程平臺(tái)MatrixPipeline是MatrixOneIntelligence平臺(tái)中的數(shù)據(jù)處理與治理模塊，專為企業(yè)提供多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效接入、轉(zhuǎn)換和管理能力。作為數(shù)據(jù)流的核心引擎，MatrixPipeline訓(xùn)練和推理提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。此外，MatrixPipeline還具備數(shù)據(jù)清洗、增強(qiáng)和標(biāo)注準(zhǔn)確性。通過與MatrixOne數(shù)據(jù)庫的深度集成，MatrixPipeline可以實(shí)現(xiàn)無縫的數(shù)據(jù)流管理，支持高效的數(shù)據(jù)版本管理和全生命周期追蹤。作為企業(yè)數(shù)據(jù)智能化的基礎(chǔ)模塊，MatrixPipeline簡(jiǎn)化了復(fù)雜的數(shù)據(jù)管道構(gòu)建流程，顯著降低了多模態(tài)數(shù)據(jù)治理的技術(shù)門●MatrixSearch多模態(tài)智能搜索引擎MatrixSearch是MatrixOneIntelligence平臺(tái)的多模態(tài)智能搜索引擎，專為企業(yè)提供強(qiáng)大的跨模態(tài)檢索與語義查詢能力。通過集成向量檢索、全文檢索和結(jié)構(gòu)化查詢，MatrixSearch支持文本、圖像、音頻和視頻等多種數(shù)據(jù)類型的高效檢索，幫助企業(yè)從多模態(tài)數(shù)據(jù)中快速獲取關(guān)鍵信息。其創(chuàng)新的混合搜索機(jī)制結(jié)合了語義理解與自然語言查詢，令或文檔問答均可提供精準(zhǔn)的檢索結(jié)果。此外，MatrixSearch內(nèi)置多路召回與智能排對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的全面支持以及與業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結(jié)合的靈活性，MatrixSearch為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策和GenAI的智能化應(yīng)用提供了重要支撐。12YourDataforYourAI解決方案技術(shù)特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)MatrixOneIntelligence采用現(xiàn)代IT架構(gòu)設(shè)計(jì)的核心原則，構(gòu)建了一個(gè)模塊化、高可擴(kuò)展性和高可靠性的技術(shù)體系，充分適應(yīng)企業(yè)多樣化的數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用需求。整個(gè)平臺(tái)基于云原生架構(gòu)，利用容器化、微服務(wù)和分布式計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的靈活擴(kuò)展。模塊化設(shè)計(jì)使各功能組件（如數(shù)據(jù)集成、治理、存儲(chǔ)、AI模型服務(wù)、搜索引擎等）獨(dú)立運(yùn)行并可自由組合，方便企業(yè)根據(jù)需求快速調(diào)整和擴(kuò)展業(yè)務(wù)能力。MatrixOneIntelligence解決方案在以下六個(gè)方面展現(xiàn)了顯著的優(yōu)勢(shì)。●一站式端到端平臺(tái)能力MatrixOneIntelligence提供了一個(gè)高度集成的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能平臺(tái)，涵蓋從數(shù)據(jù)接大幅降低實(shí)施復(fù)雜度和開發(fā)成本，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)●彈性高效的資源調(diào)度平臺(tái)采用云原生架構(gòu)和Serverless計(jì)算模式，支持CPU、GPU及存儲(chǔ)資源的按需擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)調(diào)度。存算分離的設(shè)計(jì)進(jìn)一步增強(qiáng)了靈活性和經(jīng)濟(jì)性，使企業(yè)無需復(fù)雜●超融合數(shù)據(jù)處理能力MatrixOne以單一引擎支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)與計(jì)算，同時(shí)兼容OLTP、OLAP、向量、全文、時(shí)序等多種混超融合方式簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)管理流程，顯著減少企業(yè)在架構(gòu)設(shè)計(jì)和運(yùn)維上的投入，●動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)版本管理MatrixOne內(nèi)置強(qiáng)大的快照能力，可以對(duì)數(shù)據(jù)版本進(jìn)行靈活管理，支持對(duì)多版本數(shù)據(jù)的●AI驅(qū)動(dòng)的高效數(shù)據(jù)治理●標(biāo)注、分類和特征工程，全面提升數(shù)據(jù)治理效率。企業(yè)能夠快速構(gòu)建高質(zhì)量的AI-ready13YourDataforYourAI數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為GenAI的落地提供可靠支撐?！窕旌隙嗄B(tài)搜索引擎MatrixSearch集成語義搜索、全文檢索和結(jié)構(gòu)化查詢能力，支持跨數(shù)據(jù)庫、文檔、音視14YourDataforYourAI在明確了解決方案的整體架構(gòu)及核心能力之后，本章將從數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)鏈路DataPipeline的角度，詳細(xì)拆解MatrixOneIntelligence解決方案的技術(shù)實(shí)施流程，展示從數(shù)據(jù)接入到智能應(yīng)用的完整閉環(huán)。作為一個(gè)面向多模態(tài)數(shù)據(jù)的AI數(shù)據(jù)智能平臺(tái)，MatrixOneIntelligence的實(shí)施流程涵蓋了數(shù)據(jù)接入與整合、預(yù)處理與治理、標(biāo)注與特征工程、存儲(chǔ)整體數(shù)據(jù)流程MatrixOneIntelligence解決方案的目的是將企業(yè)內(nèi)部的自有數(shù)據(jù)變成可以服務(wù)于GenAI落地應(yīng)用的AI-Ready數(shù)據(jù)，并且對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生價(jià)練。其中提示詞工程與RAG都需要基于對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)的挖掘，景背景的提示用語，我們可以將其歸納為面向推理的GenAI數(shù)據(jù)工程。而模型精調(diào)及預(yù)訓(xùn)練則是將自有數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練更行業(yè)化的模型，我們可以將其歸納為面向訓(xùn)練的GenAI數(shù)據(jù)工程。這兩條鏈路構(gòu)成了企業(yè)GenAIDataPipeline的基本框架，這兩者也可以同整體DataPipeline可以總結(jié)到如下流程圖中：15YourDataforYourAI接下來我們會(huì)逐個(gè)分析其中每個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的場(chǎng)景，數(shù)據(jù)加MatrixOneIntelligence解決方案中的產(chǎn)品能力如何匹配該環(huán)節(jié)的需求。數(shù)據(jù)接入與整合●環(huán)節(jié)概述前文已經(jīng)詳細(xì)描述過企業(yè)客戶在面向GenAI應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，普遍面臨新一輪的數(shù)據(jù)孤島問構(gòu)化數(shù)據(jù)（如JSON、XML）以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如PDF文檔、圖像、視頻、音頻這種分散和多樣化的數(shù)據(jù)形態(tài)帶來了以下關(guān)鍵問題2.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理壓力：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)體量巨大（如視頻和音頻文件完全采用中心化的接入方式會(huì)帶來帶寬瓶頸、高延遲和高16YourDataforYourAI4.安全性與權(quán)限管理：跨部門或跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問需要精細(xì)化的權(quán)限控制，確保數(shù)據(jù)接入、云邊協(xié)同處理和分布式管理的架構(gòu)。通過高效整合結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)，并提供靈活的權(quán)限控制和標(biāo)準(zhǔn)化處理能力，為后續(xù)的AI建模和智能化應(yīng)用奠定堅(jiān)●技術(shù)流程在數(shù)據(jù)接入和整合環(huán)節(jié)，MatrixOneIntelligence通過MatrixPipeline產(chǎn)品提供了一整套強(qiáng)大的功能模塊，以高效、安全地實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源的整合和管理，具體包括以下過程：?虛擬化接入：通過DataFabric架構(gòu)，支持對(duì)分布式數(shù)據(jù)的邏輯統(tǒng)17YourDataforYourAI?精細(xì)化權(quán)限管理：基于角色的訪問控制（RBAC）機(jī)制，為不同用戶和部門提供多層級(jí)●產(chǎn)品能力在數(shù)據(jù)接入與整合環(huán)節(jié)，MatrixOneIntelligence通過以下核心產(chǎn)品提供支撐能力：MatrixPipeline數(shù)據(jù)連接器?提供靈活的各類數(shù)據(jù)連接器，支持多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源的快速接入。?虛內(nèi)置流處理和批量數(shù)據(jù)同步能力，支持實(shí)時(shí)與歷史數(shù)據(jù)的高效導(dǎo)入。?支持邊緣節(jié)點(diǎn)與云端協(xié)同工作，通過邊緣設(shè)備完成數(shù)據(jù)的初步解析和壓縮。MatrixOne多模態(tài)數(shù)據(jù)管理?MatrixOne作為統(tǒng)一的云原生多模態(tài)數(shù)據(jù)庫平臺(tái)，支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化?MatrixOne通過Datalink及Stage能力直接鏈接外部存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)DataFabric架構(gòu)。?MatrixOne具備ACID能力，可以保證在數(shù)據(jù)導(dǎo)入和傳輸過程中exactly-once的能?MatrixOne提供分布式元數(shù)據(jù)管理和全局索引服務(wù)，支持跨節(jié)點(diǎn)快速檢索。18YourDataforYourAI數(shù)據(jù)預(yù)處理與解析●環(huán)節(jié)概述在整體方案中，預(yù)處理和解析是數(shù)據(jù)從原始狀態(tài)轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量AI-ready數(shù)據(jù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。從上一個(gè)環(huán)節(jié)中，我們提取了大量以各種格式存在的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，DOCX、PPT、PDF、Markdown等，圖片類的JPG、BMP、SVG等，音頻類的WAV、MP3、WMA等，視頻類的MP4、MOV等，網(wǎng)頁類的HTML。然而，這些數(shù)據(jù)核心特征，例如從文檔中提取文本信息，從圖片中識(shí)別對(duì)象和場(chǎng)景，從音頻中文本，以及從視頻中提取關(guān)鍵幀與標(biāo)簽。通過標(biāo)準(zhǔn)化的方式統(tǒng)一格式并續(xù)的建模、訓(xùn)練和推理打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。同時(shí)，該環(huán)節(jié)還需要支持自動(dòng)化處理流程，應(yīng)對(duì)大規(guī)模、多格式、多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效轉(zhuǎn)換和解析需求，從而最大限度降低手動(dòng)●●在數(shù)據(jù)預(yù)處理及解析環(huán)節(jié)，MatrixOneIntelligence結(jié)合MatrixPipeline自動(dòng)化管道19YourDataforYourAI2.其次會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)去重，針對(duì)文件進(jìn)行MD5的校驗(yàn)，以去除相應(yīng)的重復(fù)數(shù)據(jù)。3.然后，再將數(shù)據(jù)進(jìn)行格式的歸一化，文檔類及網(wǎng)頁類數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成pdf格式，圖片類數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成jpg格式，音頻轉(zhuǎn)換成wav格式，視頻轉(zhuǎn)換成mp4格式，這里的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作都可以通過MatrixPipeline中預(yù)制的數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊而完成，同時(shí)也支持用戶自己編寫代碼，將自定義的數(shù)據(jù)預(yù)處理腳本打包成服務(wù)注冊(cè)到MatrixPipeline中進(jìn)行執(zhí)行，以輸出相應(yīng)的結(jié)果。2.文本數(shù)據(jù)解析：提取文本的元數(shù)據(jù)和原始內(nèi)容，并將文本統(tǒng)指定的邏輯進(jìn)行切片，后續(xù)可針對(duì)切片進(jìn)行向量化Embedding。提取，后續(xù)再將圖片本身進(jìn)行向量化Embedding。4.表格數(shù)據(jù)解析：利用表格識(shí)別算法提取表格中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)5.手動(dòng)調(diào)整與優(yōu)化：同時(shí)支持用戶對(duì)自動(dòng)化解析結(jié)果進(jìn)行手動(dòng)2.面對(duì)WAV音頻數(shù)據(jù)，則先采用ASR使其變成文本，再同時(shí)將音頻數(shù)據(jù)及文本數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行Embedding向量化。3.面對(duì)MP4視頻數(shù)據(jù)，將先其拆成語音及視頻數(shù)據(jù)，語音數(shù)據(jù)復(fù)用上一步流程，而20YourDataforYourAI●產(chǎn)品能力在數(shù)據(jù)預(yù)處理與解析環(huán)節(jié)，以下產(chǎn)品能力對(duì)上述技術(shù)流程可以形成強(qiáng)有力MatrixPipeline數(shù)據(jù)管道能力?提供自動(dòng)化的數(shù)據(jù)管道能力，支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理模塊的配置與執(zhí)行。?通過可視化操作界面簡(jiǎn)化管道設(shè)計(jì)，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行處理與調(diào)度。MatrixOne多模態(tài)數(shù)據(jù)統(tǒng)一建模?支持多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)及建模，包括元數(shù)據(jù)、解析數(shù)據(jù)及Embedding數(shù)據(jù)。?提供動(dòng)態(tài)分區(qū)和分布式存儲(chǔ)能力，保障數(shù)據(jù)存取的高效性和一致性。MatrixGenesis模型服務(wù)及AI數(shù)據(jù)解析?集成大模型能力，用于圖像反推、文本語義提取及多模態(tài)特征生成。?通過分布式計(jì)算及GPU加速并行計(jì)算支持大規(guī)模解析任務(wù)的高效執(zhí)行。特征工程●環(huán)節(jié)概述特征工程是將從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可用的特征表示的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在AI模型訓(xùn)練與推理中起著核心作用。一個(gè)高效的特征工程流程不僅需要支持特征的生成與管理，還需從多模態(tài)數(shù)據(jù)中解析出詳細(xì)的各種格式的內(nèi)容，而本環(huán)節(jié)將進(jìn)一步根據(jù)需要訓(xùn)模型的特點(diǎn)從中提取相關(guān)數(shù)據(jù)特征，形成特征庫FeatureStore。MatrixOneIntelligence通過提供強(qiáng)大的FeatureStore能力，構(gòu)建統(tǒng)一的特征管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)特征的生成、存儲(chǔ)、共享和復(fù)用。FeatureStore在訓(xùn)練和推理流程中扮演了橋梁的角色，通過統(tǒng)一特征存儲(chǔ)與訪問機(jī)制，確保訓(xùn)練和推理使用21YourDataforYourAI●技術(shù)流程?上下文增強(qiáng)：對(duì)于語義Embedding，結(jié)合上下文窗口（slidingwindow）策略生成片段級(jí)、文檔級(jí)語義特征。使用鏈?zhǔn)教崾荆–hain-of-ThoughtPrompting）生成邏?對(duì)齊與正則化：在多模態(tài)場(chǎng)景中，采用對(duì)齊損失（ContrastiveLoss）優(yōu)化不同模態(tài)之?嵌入向量存儲(chǔ)：將文本、圖像和多模態(tài)生成的Embedding向量統(tǒng)一存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)?語義優(yōu)化：對(duì)Embedding特征進(jìn)行去噪處理，例如通過降維技術(shù)（如PCA）或稀疏?對(duì)抗性增強(qiáng)：利用對(duì)抗性樣本（adversarialsamples）生成更加魯棒的特征，以增強(qiáng)22YourDataforYourAI?驗(yàn)證一致性：檢查訓(xùn)練階段與推理階段的特征一致性，確保生產(chǎn)環(huán)境的穩(wěn)定性。?實(shí)時(shí)服務(wù)化：將生成的Embedding特征提供為實(shí)時(shí)服務(wù)，支持在線推理和相似度檢?跨場(chǎng)景復(fù)用：支持特征跨任務(wù)、跨場(chǎng)景復(fù)用（如通用語義Embedding在搜索、對(duì)話●產(chǎn)品能力在特征工程環(huán)節(jié)，MatrixOneIntelligence提供了強(qiáng)大的產(chǎn)品能力支持，涵蓋多模態(tài)存儲(chǔ)、版本管理、在線服務(wù)和Embedding特征生成，具體包括：MatrixOne多模態(tài)存儲(chǔ)及版本管理?多模態(tài)支持：MatrixOne數(shù)據(jù)庫能夠統(tǒng)一存儲(chǔ)來自文本、圖像、音頻和視頻的Embedding向量及相關(guān)元數(shù)據(jù)，支持多模態(tài)特征的高效管理。?高并發(fā)與低延遲：MatrixOne支持OLTP的負(fù)載，同時(shí)分布式架構(gòu)支持大規(guī)模特征存?動(dòng)態(tài)版本控制：MatrixOne提供快照機(jī)制，自動(dòng)記錄特征生成的版本狀態(tài)，確保訓(xùn)練?回滾與追溯能力：支持對(duì)特定版本特征的回滾操作，方便模型問題排查和歷史重MatrixGenesis的Embedding支持?預(yù)訓(xùn)練模型支持：MatrixGenesis內(nèi)置強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT、CLIP、Wav2Vec2.0等支持文本、圖像和音頻的語義Embedding生成。?模型可擴(kuò)展性：支持用戶加載自定義的Embedding模型，以滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的特?cái)?shù)據(jù)標(biāo)注與增強(qiáng)●●據(jù)的進(jìn)一步加工、治理和生成，以構(gòu)建高質(zhì)量的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。23YourDataforYourAI數(shù)據(jù)標(biāo)注與增強(qiáng)的核心輸入是經(jīng)過解析和初步特征化的數(shù)據(jù)，輸出為特定任務(wù)注數(shù)據(jù)集，并支持進(jìn)一步的數(shù)據(jù)增強(qiáng)與分類操作。通過這一環(huán)節(jié)，企業(yè)能夠快速足精調(diào)需求的數(shù)據(jù)集，為高質(zhì)量模型訓(xùn)練和評(píng)估提供●技術(shù)流程型生成初步的input-output數(shù)據(jù)對(duì)。對(duì)生成結(jié)果進(jìn)行人工審核和優(yōu)化，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和格式一致性，最終生成適合SFT、LoRA等方法的input-output格式數(shù)據(jù)集。?面向文生圖模型精調(diào)（如StableDiffusion提取原始圖片數(shù)據(jù)并生成關(guān)鍵詞形式input文-output圖格式，符合精調(diào)要求。述內(nèi)容以滿足反推模型的文本生成要求，以生成以圖文對(duì)為核心的input圖-output文段視頻生成文本描述（如場(chǎng)景描述、行為描述形成input圖-output文格式。境信息，例如在對(duì)話式訓(xùn)練集中生成更復(fù)雜的24YourDataforYourAI●產(chǎn)品能力MatrixOne快照與分組?提供快照和版本管理功能，確保數(shù)據(jù)集的更新可追溯性和一致性。MatrixGenesis大模型服務(wù)?提供各類大模型托管服務(wù)能力，用于生成圖文對(duì)、文本描述和語義增強(qiáng)內(nèi)容。MatrixPipeline數(shù)據(jù)pipeline任務(wù)?提供自動(dòng)化數(shù)據(jù)增強(qiáng)與分類工具，通過可配置流程完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的治理和分組。模型訓(xùn)練與評(píng)估●環(huán)節(jié)概述模型訓(xùn)練與評(píng)估是GenAI落地過程中的核心環(huán)節(jié)，旨在通過對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練構(gòu)建符合業(yè)務(wù)需求的AI模型，并通過科學(xué)的評(píng)估方法驗(yàn)證模型性能，確保其在實(shí)際場(chǎng)景中的可用性和穩(wěn)定性。在GenAI（如大語言模型LLM、文生圖模型、視頻理解模型）應(yīng)用本環(huán)節(jié)的核心輸入是數(shù)據(jù)標(biāo)注與增強(qiáng)階段生成的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，模型或基礎(chǔ)模型（如Qwen、StableDiffusion）。核心輸出是經(jīng)過精調(diào)的任務(wù)專用模型●●25YourDataforYourAI?數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理：從數(shù)據(jù)庫中加載訓(xùn)練集、驗(yàn)證集及測(cè)試集，按批次組織輸入數(shù)據(jù)。?資源調(diào)度：分配計(jì)算資源（如GPU集群）并配置分布式?精調(diào)方法：oPrompt調(diào)優(yōu)：基于任務(wù)設(shè)計(jì)Prompt模板，通過優(yōu)化輸入模式提升生成?優(yōu)化過程：使用分布式梯度下降（如AdamW、LAMB）優(yōu)化模型參數(shù)。26YourDataforYourAI●產(chǎn)品能力MatrixOne融合存儲(chǔ)及快照?快照功能：記錄訓(xùn)練數(shù)據(jù)及模型的狀態(tài)，確保MatrixGenesis訓(xùn)練工具箱?預(yù)訓(xùn)練模型支持：內(nèi)置豐富的預(yù)訓(xùn)練模型（如Qwen、StableDiffusion支持多模?高效優(yōu)化框架：提供分布式訓(xùn)練框架，支持大規(guī)模模型的高效訓(xùn)練與微調(diào)。?多模態(tài)評(píng)估：內(nèi)置針對(duì)文本、圖像、視頻等多模態(tài)任務(wù)的多樣化評(píng)估工具。RAG召回與搜索27YourDataforYourAI●環(huán)節(jié)概述RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是GenAI的一種關(guān)鍵技術(shù)，通過將知識(shí)在RAG召回與搜索環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的核心目標(biāo)是從海量括傳統(tǒng)的全文檢索（如基于關(guān)鍵字的BM25算法也包括語義級(jí)別的向量檢索（如基夠滿足從文本、圖片到音視頻的多樣化應(yīng)用該環(huán)節(jié)與應(yīng)用側(cè)的交互息息相關(guān)，用戶將使用自然語言及多系統(tǒng)將負(fù)責(zé)從用戶自有數(shù)據(jù)中召回最相關(guān)的數(shù)據(jù)，并返回●技術(shù)流程?數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)存儲(chǔ)庫中的多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、圖片、視頻等）進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化。?索引類型：通過BM25等傳統(tǒng)方法為結(jié)構(gòu)化和文本數(shù)據(jù)構(gòu)建關(guān)鍵字索引。利用?多模態(tài)支持：針對(duì)圖像、視頻等非文本數(shù)據(jù)，生?動(dòng)態(tài)更新：對(duì)新增數(shù)據(jù)或?qū)崟r(shí)變化數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新28YourDataforYourAI?反饋優(yōu)化：結(jié)合用戶反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化召回與排序策略，提升模型推理的精準(zhǔn)性和相關(guān)性?！癞a(chǎn)品能力MatrixOne數(shù)據(jù)庫的檢索能力?統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合存儲(chǔ)，方便多模態(tài)索引與檢索。?全文與向量檢索結(jié)合：內(nèi)置全文檢索和向量檢索能力，支持混合查詢與動(dòng)態(tài)召回。MatrixGenesis的模型支持能力MatrixSearch的多模態(tài)檢索能力?分布式擴(kuò)展與高并發(fā)性能：支持大規(guī)模檢索場(chǎng)景，確保高并發(fā)和低延遲的查詢響應(yīng)。29YourDataforYourAI總結(jié)通過對(duì)技術(shù)流程的逐步拆解，MatrixOneIntelligence全面展示了從數(shù)據(jù)接入到智能應(yīng)用的完整閉環(huán)。針對(duì)企業(yè)在GenAI落地過程中面臨的數(shù)據(jù)分散、異構(gòu)復(fù)雜、規(guī)?；幚硖卣鞴こ?、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注與增強(qiáng)，以及強(qiáng)大的模型訓(xùn)練與評(píng)估能數(shù)據(jù)庫、MatrixPipeline、MatrixGenesis、MatrixSearch等核心產(chǎn)品，方案實(shí)現(xiàn)了數(shù)與落地，為企業(yè)充分釋放多模態(tài)數(shù)據(jù)價(jià)值提供了有力保30YourDataforYourAI極視角多模態(tài)數(shù)據(jù)與特征平臺(tái)●客戶背景極視角是一家專注于計(jì)算機(jī)視覺算法研發(fā)的企業(yè)，其業(yè)務(wù)場(chǎng)景覆蓋工業(yè)檢售、智慧城市等多個(gè)領(lǐng)域。在企業(yè)的發(fā)展過程中，極視角面臨著AI算法開發(fā)效率低下的●解決方案通過引入MatrixOneIntelligence，極視角搭建了一套覆蓋數(shù)據(jù)接入、解析、特征工程、1.數(shù)據(jù)接入與整合：極視角將分散在不同存儲(chǔ)系統(tǒng)（如本地文件系統(tǒng)、云存儲(chǔ)等）的多模態(tài)數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入到MatrixOne數(shù)據(jù)庫中，涵蓋圖像、視頻等核心數(shù)據(jù)類型。通過2.數(shù)據(jù)解析與特征化：針對(duì)海量圖像和視頻數(shù)據(jù)，利用MatrixGenesis的智能解析能力，從數(shù)據(jù)中提取語義標(biāo)簽、對(duì)象特征及嵌入向量，并將這些解析結(jié)果存儲(chǔ)到MatrixOne數(shù)據(jù)庫中。多模態(tài)特征被統(tǒng)一管理并版本化，極大提升了特征的可追溯性3.特征工程與共享：借助MatrixOneIntelligence的FeatureStore能力，極視角實(shí)現(xiàn)了特征的集中化管理和分布式存儲(chǔ)。通過統(tǒng)一的特征生成4.存儲(chǔ)與建模支持：MatrixOne數(shù)據(jù)庫支持高并發(fā)和低延遲的分布式存儲(chǔ)，確保算法開發(fā)過程中對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)與特征的高效訪問。同時(shí)，特征的版本●●通過構(gòu)建基于MatrixOneIntelligence的多模態(tài)數(shù)據(jù)與特征平臺(tái)，極視角實(shí)現(xiàn)了AI算法開發(fā)效率的大幅提升：數(shù)據(jù)接入效率提高了60%，多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合與管理更31YourDataforYourAI化。特征復(fù)用率提升了70%，避免了因重復(fù)開發(fā)特征而浪費(fèi)的資源。算法迭代周均兩周縮短到一周以內(nèi)，產(chǎn)品開發(fā)效率顯著提高?；谄脚_(tái)的穩(wěn)定支持，極深智城集團(tuán)●客戶背景深智城集團(tuán)是深圳智慧城市科技發(fā)展領(lǐng)域的重要參與者，其智慧交通系統(tǒng)需人、車、道路、環(huán)境等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和決策需求。然而，傳統(tǒng)的數(shù)在面對(duì)海量數(shù)據(jù)高頻寫入、實(shí)時(shí)分析、數(shù)據(jù)一致性及多模態(tài)數(shù)據(jù)管理等方面表●解決方案深智城集團(tuán)通過引入MatrixOneIntelligence，基于超融合數(shù)據(jù)庫MatrixOne的能深智城通過MatrixPipeline將交通系統(tǒng)中多源數(shù)據(jù)（如傳感器數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、車輛軌跡數(shù)據(jù)等）接入至MatrixOne數(shù)據(jù)庫中。通過標(biāo)準(zhǔn)化接入與預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)處理奠定a)超融合架構(gòu)：MatrixOne數(shù)據(jù)庫將事務(wù)與分析能力融合在一個(gè)平臺(tái)中，無需分離c)表結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變更：通過在線表結(jié)構(gòu)變更功能，為交通場(chǎng)景的多變業(yè)務(wù)需求提供了a)MatrixOne深度兼容Kubernetes技術(shù)，通過容器編排實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)層與基礎(chǔ)設(shè)施層的無縫整合：動(dòng)態(tài)調(diào)度與彈性擴(kuò)縮容能力，有效優(yōu)化了資源利b)簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)庫的部署和管理流程，提升了智慧交通系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和運(yùn)維效率。32YourDataforYourAIa)組件簡(jiǎn)化：將原有的5個(gè)獨(dú)立數(shù)據(jù)組件整合至MatrixOne，減少了80%的組件b)一致性管理：通過分布式事務(wù)和數(shù)據(jù)一致性支持，確保了交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)在多節(jié)●客戶收益?通過基于MatrixOneIntelligence的交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)改造，深智城集團(tuán)實(shí)現(xiàn)了顯著的技術(shù)和管理收益：數(shù)據(jù)組件數(shù)量減少80%，系統(tǒng)架構(gòu)更加簡(jiǎn)化，管理效率顯著提升。?運(yùn)維成本降低約50%，基礎(chǔ)設(shè)施資源利用率顯著提升。江西銅業(yè)●客戶背景江西銅業(yè)是全球領(lǐng)先的銅生產(chǎn)企業(yè)，轉(zhuǎn)爐作業(yè)是其核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)之一。然而乏統(tǒng)一的管理和處理能力，導(dǎo)致難以有效利用數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化決策。江西銅業(yè)●解決方案通過引入MatrixOneIntelligence，江西銅業(yè)成功搭建了一套覆蓋數(shù)據(jù)接入、解析、分1.數(shù)據(jù)接入與整合：借助MatrixPipeline，江西銅業(yè)將來自IoT設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（如傳感器數(shù)據(jù)）和多模態(tài)數(shù)據(jù)（如轉(zhuǎn)爐運(yùn)行視頻）統(tǒng)一接入平臺(tái)。通過邊到MatrixOne數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)整合。33YourDataforYourAI2.數(shù)據(jù)解析與特征提?。豪肕atrixGenesis的智能解析能力，從多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取產(chǎn)監(jiān)控提供關(guān)鍵指標(biāo)。從視頻數(shù)據(jù)中通過視頻分析技術(shù)提取轉(zhuǎn)爐作業(yè)過3.實(shí)時(shí)監(jiān)控與建模分析：通過MatrixOne數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)與高效檢索，支持轉(zhuǎn)爐狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和異常預(yù)警?；跉v史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)特征，習(xí)模型預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)爐操作參數(shù)（如最佳切換時(shí)間優(yōu)化生產(chǎn)效率并降低能耗。4.智能推理與決策支持：基于RAG技術(shù)，整合歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為作業(yè)員提供動(dòng)●客戶收益通過構(gòu)建基于MatrixOneIntelligence的智慧作業(yè)平臺(tái)，江西銅業(yè)在轉(zhuǎn)爐生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)的全鏈路可視化。通過智能模型優(yōu)化，轉(zhuǎn)爐作業(yè)效率提升了30%，能耗降低了15%。異常檢測(cè)和問題定位時(shí)間縮短了70%，大幅提升了生產(chǎn)問題的響應(yīng)速度。智能化金意陶●客戶背景金意陶是一家專注于瓷磚產(chǎn)品研發(fā)與銷售的企業(yè)，其產(chǎn)品種類豐富，用戶在選購需要快速找到符合需求的產(chǎn)品。然而，傳統(tǒng)的產(chǎn)品檢索方式（如通過關(guān)索）難以滿足銷售與客戶溝通時(shí)候的快速選型需求。金意陶希望構(gòu)建一個(gè)基●●基于MatrixOneIntelligence，金意陶搭建了以MatrixSearch為核心的智能搜索平34YourDataforYourAIa)MatrixSearch從后臺(tái)管理系統(tǒng)接入產(chǎn)品圖片和庫存數(shù)據(jù)，并通過自動(dòng)更新和API接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步和實(shí)時(shí)更新。a)MatrixSearch利用EfficientNet模型對(duì)上傳的圖片進(jìn)行特征提取，生成高精a)用戶通過小程序入口上傳圖片或輸入文b)系統(tǒng)調(diào)用MatrixSearch的搜索API快速返回匹配的產(chǎn)品結(jié)果，同時(shí)支持按分●客戶收益?通過基于MatrixSearch的智能搜索平臺(tái)，金意陶在產(chǎn)品檢索和客戶體驗(yàn)方面實(shí)現(xiàn)了顯著提升：搜索效率提升90%，銷售能夠快速找到符合需求的瓷磚產(chǎn)?系統(tǒng)