PolarDB-PG AI最佳实践3 ：PolarDB AI多模态相似性搜索最佳实践
本文介绍了如何利用PolarDB结合多模态大模型（如CLIP）实现数据库内的多模态数据分析和查询。通过POLAR_AI插件，可以直接在数据库中调用AI模型服务，无需移动数据或额外的工具，简化了多模态数据的处理流程。具体应用场景包括图像识别与分类、图像到文本检索和基于文本的图像检索。文章详细说明了技术实现、配置建议、实战步骤及多模态检索示例，展示了如何在PolarDB中创建模型、生成embedding并进行相似性检索
PolarDB 开源基础教程系列 6 开源插件扩展
1、当前环境已安装并支持哪些插件
2、AI外脑插件: vector
3、营销场景目标人群圈选插件: smlar
4、地理信息搜索插件: PostGIS
5、中文分词插件: pg_jieba
6、融合计算插件: duckdb_fdw
7、读写分离工具: pgpool-II
阿里云位居 IDC MarketScape 中国分布式事务型数据库领导者类别
国际权威市场研究机构IDC发布《IDC MarketScape：中国分布式事务型数据库2025 年厂商评估 》（Doc#CHC53000025，2025年11月）报告显示，阿里云再次被定位为“领导者”类别，位居第一阵营。作为阿里云瑶池旗下的云原生数据库PolarDB分布式版本，PolarDB-X 凭借突出的产品战略，在“战略发展能力”中排名首位。同时，在营收规模方面，阿里云也取得显著的领先优势，全面领跑中国分布式数据库市场，充分印证了PolarDB在技术创新、市场拓展及客户服务方面的卓越实力。
面向云数据库，超低延迟文件系统PolarFS诞生了
如同Oracle存在与之匹配的OCFS2，POLARDB作为存储与计算分离结构的一款数据库，PolarFS承担着发挥POLARDB特性至关重要的角色。PolarFS是一款具有超低延迟和高可用能力的分布式文件系统，其采用了轻量的用户空间网络和I／O栈构建，而弃用了对应的内核栈，目的是充分发挥RDMA和NVMe SSD等新兴硬件的潜力，极大地降低分布式非易失数据访问的端到端延迟。
