在数据团队的日常中，你是否也常听到这样的声音：
“能不能让我用自然语言问数据？”
“这个 PDF 合同里有没有风险条款？”
“帮我检查下这个货架排放是否和规划一致。”
作为数据开发者，我们熟悉 SQL、数仓分层、ETL 流程，但面对这些需求，往往只能无奈摇头——因为它们背后是大模型、多模态、向量检索等“AI 工程”的地盘。而搭建一套 RAG 系统？那意味着 GPU 集群、LangChain、FastAPI、向量数据库……技术栈陡增，运维成本飙升。
但今天，我想告诉你：这些场景，其实用 SQL 就可以解决。
阿里云 Hologres 深度集成百炼大模型平台，推出 AI Function 能力——无需 Python，无需额外服务，用你熟悉的 SQL，直接调用大模型，实现从结构化数据到图片、PDF、视频的全模态智能分析。
一、为什么是 Hologres + 百炼？
传统 AI 方案存在三大痛点，而 Hologres + 百炼给出了精准解法：
- AI 与数据割裂：数据在数仓，模型在外网，来回搬运不仅慢，还存在安全风险。 → Hologres 让模型“走进”数据，推理就在数据旁完成，数据不出库。
- 工程成本高：自建 LLM 服务需 GPU、API 网关、限流熔断……数据团队难以维护。 → 百炼提供托管式大模型服务，Hologres 通过函数一键调用，零运维。
- 技术栈不匹配：SQL 开发者不会写 LangChain，算法工程师不懂数仓分层。 → 用 SQL 编排 AI 逻辑，让数据团队主导端到端 AI 应用。
二、百炼是什么？能为数据开发带来什么？
百炼是阿里云推出的一站式大模型开发与应用构建平台，集成了千问（Qwen）、DeepSeek、Kimi 等主流模型，支持文本生成、多模态理解（如 Qwen-VL）、Embedding、翻译等多种能力。
对数据开发者而言，百炼的核心价值是：你只管“怎么用”，不用管“怎么跑”。
- 模型部署、弹性扩缩、监控告警全部由平台托管；
- 兼容 OpenAI API，迁移成本低；
- 支持 VPC 内调用，满足企业安全合规要求；
- 按 token 计费，开箱即用，无闲置资源浪费。
三、Hologres 如何与百炼协同工作？
Hologres 与百炼的集成通过api key方式直接调用，兼顾敏捷性与生产级性能：
只需在 Hologres 管控台部署页面中配置一个百炼 API Key，随后一键部署百炼大模型，接着使用 SQL 就能直接调用百炼平台上的模型（如 qwen3-max、tongyi-embedding-vision-plus）。
说明：如果有独享模型的需求，建议使用Hologres AI 节点部署内置模型
- 适用场景：适合探索、低频或轻量场景；
- 核心优势：无需管理 GPU，按 token 计费；
- 安全保障：数据通过安全通道传输，支持 VPC 内调用。
统一的开发体验
开发者通过统一的 AI Function（如 ai_gen, ai_embed）调用百炼大模型，与数仓使用的标准SQL一致，无缝切换。
更强大的多模态能力
更强大的是，结合 Object Table 和 Dynamic Table，Hologres 还能自动感知 OSS 中的非结构化数据（如图片、PDF、视频）变化，实现增量自动加工与向量化，真正做到“一份数据、一份计算、多模分析”。
四、Hologres AI Function 详解：SQL 就是你的 AI 编排语言
Hologres 提供丰富的 AI 函数，覆盖从预处理到推理的全链路，全部通过标准 SQL 调用：
功能类别 |
函数示例 |
典型用途 |
多模态解析 |
|
PDF/图片转文本 |
文本预处理 |
|
长文本切片、敏感信息脱敏 |
信息提取 |
|
抽取合同中的金额、日期等字段 |
向量化 |
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文本/图像生成 embedding，支持多模态模型 |
语义计算 |
|
相似度打分、结果重排序 |
生成与理解 |
|
问答、摘要、分类、情感分析 |
翻译 |
|
多语言互译 |
五、实战场景：从“写报表”到“看懂非结构化世界”
过去，数据开发的核心战场是结构化数据——我们建模、聚合、调度，最终产出一张张报表。但今天，真正的业务洞察往往藏在 PDF 合同、门店照片、车载视频这些非结构化数据中。如何让这些“沉默的数据”也能被 SQL 查询？Hologres + 百炼给出了答案。
智能客服升级：淘宝商家服务大厅的 RAG 实践
每天有数百万淘宝商家咨询平台规则、售后流程或营销政策，传统基于关键词匹配的知识库系统常常答非所问。阿里巴巴 CCO（客户体验团队）希望构建一个真正理解语义的智能问答系统：当商家输入“怎么处理买家恶意退货？”，系统能精准召回并生成相关解决方案。
借助 Hologres，他们将上万篇帮助文档存入 OSS，并通过 Object Table 自动同步文件元信息。利用 Dynamic Table 的声明式能力，系统对新增文档自动调用 ai_parse_document 解析内容，再用 ai_chunk 按语义切分段落，最后通过 ai_embed 调用百炼的 text-embedding-v4 模型生成向量，持久化到 Hologres 表中。当用户提问时，系统先用 ai_embed 将问题向量化，在 Hologres 内完成向量与全文的双路召回，再通过 ai_rank 精排候选结果，最终由 ai_gen（调用 qwen3-max）生成自然语言回答。整个链路无需导出数据、无需外部服务编排，全部由标准 SQL 驱动。上线后，召回率提升 13.6 %，准确率提升 24.3 %，点击率同步显著上升，真正实现了“问得准、答得对”。
阅读全文了解：
SaaS 企业多模态推荐：发票与合同的智能匹配
某全球 Top SaaS 企业提供 ERP 系统，客户每天上传大量发票、合同和流水单据，期望系统能自动推荐历史相似模板，减少重复填写。但这些文件格式混杂（PDF、扫描件、Word），传统 OCR 加规则引擎的方式效果有限，且维护成本高。
该企业将所有非结构化文件统一存入 OSS，通过 Hologres 的 Object Table 自动感知这些非结构化文件的元数据，借助 Dynamic Table，使用增量的能力调用 ai_parse_document 提取文本内容，并使用 ai_embed（基于百炼的 tongyi-embedding-vision-plus 多模态模型）为每份文档生成统一 embedding。查询时，用户上传一份新发票，系统自动将其向量化，并在 Hologres 中执行混合检索——同时结合向量相似度与全文关键词（如客户名称、金额、税号）进行联合打分排序。得益于 Hologres 强大的混合索引与高性能向量引擎，单并发平均延迟仅 72.8ms，40 并发下仍保持毫秒级响应，准确率达 84.46%。更重要的是，数据无需同步至专用向量数据库，统一存储于 Hologres，大幅降低数据冗余、同步复杂度与总体拥有成本（TCO）。
自动驾驶多模分析：让车机图像“可查可算”
在智能驾驶领域，某车企需要从海量车机图像与传感器信号中识别高风险场景，例如“行人突然横穿马路”。传统方案需将图像送至独立 CV 平台处理，推理结果再回流至数仓，不仅链路长，还存在时间戳对齐难、数据不一致等问题。
现在，他们将原始图像存于 OSS，结构化信号（GPS 坐标、车速、刹车压力等）实时写入 Hologres。通过 Object Table，系统自动将图像与对应的结构化事件关联。再利用 Dynamic Table，对新增图像调用 ai_embed（使用百炼部署的 Qwen3-VL 多模态模型）生成视觉 embedding，并与结构化字段拼接成宽表。安全分析团队只需一条 SQL：
SELECT image_url, ai_similarity(vision_emb, ai_embed('行人横穿')) AS risk_score FROM driving_events WHERE speed > 30 AND brake_pressure > 0.8 ORDER BY risk_score DESC;
即可快速定位高风险片段。这种“多模融合分析”能力，让数据团队能直接参与驾驶策略优化与事故归因，而不再只是日志的搬运工。
这些案例共同揭示了一个趋势：AI 正从算法黑盒走向数据基础设施的一部分。Hologres + 百炼让非结构化数据像普通表一样被管理、加工、查询，而 SQL 成为了连接数据与智能的通用语言——这正是数据开发者主导 AI 应用落地的最佳路径。
结语：SQL 开发者的 AI 时代已来
Hologres + 百炼不是“又一个 AI 工具”，而是将大模型能力深度融入数据基础设施。它让数据开发者无需转型为 AI 工程师，也能构建前沿的多模态智能应用。
你不需要再写胶水代码，不需要申请 GPU 集群，不需要协调算法团队——用 SQL，就能释放大模型的价值。
现在就行动：
- 在 Hologres 中配置一个百炼 API Key，
- 或部署一个模型到 AI 节点，
- 然后运行这条 SQL：
SELECT ai_gen('用一句话总结 Hologres + 百炼的价值');
答案会是：让数据开发，真正成为 AI 时代的生产力引擎。
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