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结构化、半结构化和非结构化数据正在进入同一条处理、检索和分析链路。StarRocks 的全模态能力围绕对象处理、全文检索、向量检索和统一分析展开。作者周康阿里云开源 OLAP 引擎团队负责人一支基础模型训练团队正在准备下一轮训练数据。候选数据已经积累到百亿级 Embedding。团队面对的并不是一次简单的“相似内容搜索”他们需要先根据任务、语言、来源、质量和版本等条件缩小范围再结合语义相似度、去重规则和样本分布形成数百万级候选集最终关联原始内容、标注结果和模型评测判断哪些数据真正值得进入训练。这类查询既有向量召回也有结构化过滤、文本匹配和大结果集处理找到样本只是第一步后续还要继续分析样本质量、覆盖度和训练效果。类似的问题出现在更多行业。智能驾驶团队希望从海量路测视频、点云和车辆信号中找到长尾场景机器人团队希望从相机、LiDAR、IMU、触觉、力控和动作轨迹中找到失败样本与相似成功经验短剧团队需要从剧本、分镜、视频和音频中找到可用素材游戏团队则要在角色、立绘、动画、台词、音乐和设定文档之间保持资产、版本与世界观的一致性。这些行业使用的数据不同业务链路却很接近原始对象与业务数据 → 内容理解与特征化 → 结构化、全文和向量检索 → 关联业务结果 → 反哺训练、生产或运营。过去这条链路通常由对象存储、数据处理任务、模型服务、搜索引擎、向量数据库和分析数据库共同完成。每个系统解决其中一段问题应用再负责把数据和结果重新拼接起来。StarRocks 建设全模态能力的出发点就是让这条链路中更多步骤回到统一的数据语义和 SQL 分析流程中。图 1从百亿级 Embedding 训练数据圈选出发StarRocks 将多模态处理、内表/Paimon/Lance 检索与行业分析组织成一条连续的数据链路。01 什么是“全模态”“多模态”和“全模态”经常被混在一起使用。多模态通常强调模型能够同时理解文本、图片、视频和音频。全模态数据则更关注企业实际数据环境中不同形态的数据如何被统一组织和使用。这些数据大致可以分为三类结构化数据时间、设备、用户、车型、版本、状态、指标等具有稳定 Schema 的字段半结构化数据JSON、Variant、动态属性、模型返回结果等结构可能变化的数据非结构化数据图片、视频、音频、文档以及对象存储中的其他文件。只把这些数据放在同一个存储系统中还不能称为完整的全模态能力。业务还需要先理解内容把图片、视频或文档转换为描述、标签、结构化字段和向量随后通过确定性条件、关键词和语义相似度找到目标最后把检索结果与训练结果、设备状态、质量数据或运营指标关联起来。这里所说的全模态是让结构化、半结构化和非结构化数据进入同一条处理、检索与分析链路。全模态描述的是数据使用方式不是一种新的数据类型也不要求单一模型处理所有问题。图 2结构化、半结构化和非结构化数据先被理解和特征化再通过结构化条件、全文和向量完成检索命中结果继续参与 Join、聚合和业务决策。02 AI 时代为什么需要处理全模态数据过去进入分析系统的数据通常已经完成清洗和建模。数据库看到的是订单、设备事件、用户行为和业务指标图片、视频和文档更多只是一个 URL。AI 让非结构化内容第一次可以被批量理解和特征化。模型能够生成图片描述、提取文档字段、识别视频场景、对内容进行分类并把不同模态映射为可以比较的向量。大量原本只能依靠人工浏览的数据开始真正进入生产系统。这种变化已经出现在多个行业但每个行业面对的第一问题并不相同基础模型训练训练团队需要从百亿级 Embedding 和多模态语料中结合来源、语言、质量、版本等条件圈选高价值数据再完成去重、覆盖分析和模型评测智能驾驶研发团队需要在路测视频、点云、车辆信号、事件区间、ROI 标签和模型输出之间寻找长尾场景构建训练集与回归集并定位不同模型版本的退化问题具身智能机器人数据通常由相机、LiDAR、IMU、触觉、力控和动作轨迹组成并以 HDF5、MCAP、ROSbag 等格式保存。团队需要完成时序对齐、质量检查和特征化再召回失败片段与相似成功经验判断新增数据是否补足了稀缺状态短剧与内容生产内容团队需要从剧本、分镜、图片、视频、音频和字幕中找到可用素材同时检查角色一致性、版权、版本和投放效果游戏与 IP 资产游戏团队需要在角色、立绘、3D、动画、台词、音乐和设定文档之间查找关联内容并维护版本、本地化和世界观的一致性。这些需求已经超出了传统报表查询。用户不再只问“时间等于什么、状态等于什么”还会问“哪些数据值得进入下一轮训练”“与这个失败动作相似的轨迹有哪些”“找出雨夜加塞的历史片段”“哪些镜头符合当前剧情和角色设定”。这些问题既不能只依靠结构化过滤也不能只依靠向量相似度。它们通常需要同时满足权限、时间、设备、版本等严格条件故障码、角色名、专业术语等明确关键词视觉、动作或文本语义上的相似性检索结果与后续业务指标之间的关联。图 3基础模型训练、智能驾驶、具身智能、短剧和游戏/IP 的数据形态各不相同但都需要组合严格条件、关键词、语义相似度和业务结果关联。在 AI 业务中图片、视频、音频、文档、轨迹和向量已经成为训练、生产和内容运营的核心数据。系统既要找到它们也要继续分析它们产生的结果。03 StarRocks 为什么开始建设相关能力StarRocks 原本承担的核心工作是对结构化业务数据进行实时分析、Join、聚合和多维查询。图片、视频、文档和向量进入业务流程后检索结果必须回到业务数据中。训练数据圈选后需要比较不同模型版本的表现缺陷图片召回后需要关联设备、位置和处置工单内容素材被找到后需要检查版权状态、渠道版本和投放指标知识片段被召回后还需要叠加租户和权限条件。训练场景还要求检索结果与数据版本、快照、训练配方和评测结果对应否则样本虽然找到了模型效果仍然难以稳定复现。如果全文和向量检索全部在独立系统中完成通常需要维护额外的数据副本和同步链路再把命中的 ID 拉回分析数据库继续计算。数据更新、删除、权限和 Schema 变化也需要在多套系统之间保持一致。因此StarRocks 开始把对象处理、半结构化分析、全文检索和向量检索逐步纳入现有的数据分析链路。StarRocks 保留对象存储、模型平台和专用检索系统各自的职责同时缩短“找到数据”与“分析数据”的链路模型产生的描述、标签和向量可以继续作为数据使用召回结果也可以直接参与过滤、Join、聚合与指标计算。04 StarRocks 当前主要围绕哪些方向演进StarRocks 的全模态能力沿四个方向演进。图 4多模态处理、StarRocks 内表、Paimon 湖表和 Lance 接入分别对应不同的数据位置、更新方式与分析链路四条路径也可以组合使用。多模态处理先让对象变成数据Object Table 面向对象存储中的图片、视频、音频和文档管理对象位置、版本和基础元数据AI Function 则负责内容理解、抽取、分类、生成和向量化。原始文件继续保存在对象存储中Object Table 和 AI Function 负责把对象接入数据处理流程。内表面向更新更快的在线分析与检索当数据需要较快写入、较快可查并且检索结果经常需要与业务字段执行 Join 和聚合时可以使用 StarRocks 内表承载可检索特征与热点数据。内表覆盖 Flat JSON、全文检索和向量索引并可直接与普通 SQL 条件组合。Paimon面向长期、大规模的全模态数据湖当图片、视频、轨迹和文档规模较大需要保留开放格式、对象存储成本与多引擎共享能力时Paimon 是重要的数据承载路径。在这一方向中结构化字段、Variant 半结构化内容、BLOB 非结构化对象、文本描述和向量可以围绕同一湖表组织并通过版本与快照固定训练数据边界为复现和回溯提供数据基础。Lance接入已有的多模态与向量数据一些团队已经使用 Lance 管理多模态和向量数据。StarRocks 的 Lance 方向关注如何通过统一查询入口访问这些数据并继续执行过滤、检索和分析。生产使用需要结合 Connector 版本确认支持范围和查询边界。05 全模态能力可以覆盖哪些行业场景实际项目中的需求已经覆盖五类行业但业务查询并不是“输入一个向量返回若干 Top-K”这么简单。行业方向最常见的业务问题检索后的动作基础模型训练从百亿级 Embedding 和多模态语料中组合来源、语言、质量、版本和向量相似度形成数百万级候选集数据圈选、去重与覆盖分析生成版本化训练集并关联模型评测智能驾驶在路测母带、点云、车辆信号、事件区间、ROI 片段、单帧标签和模型向量之间按时间、标签、元数据和语义相似度寻找长尾场景跨场景集合运算、排除已标注数据、构建训练集与回归集并统计标签分布和定位模型退化具身智能联合相机、LiDAR、IMU、触觉、力控、动作轨迹、任务版本和执行结果召回失败片段与相似成功经验数据对齐与质检、训练与评测、失败复盘、稀缺状态补足、技能和示教数据复用短剧与内容生产把整片视频理解为带时间码的分镜切成可播放 clip并把片段字节、分镜文本和向量围绕同一湖表组织自然语言检索、命中片段直接回放、高光剪辑、投放分析与内容二次生成游戏与 IP 资产在角色、立绘、3D、动画、台词、音乐和设定文档之间组合元数据、关键词和语义相似度查找关联内容资产复用、版本与本地化管理、世界观一致性校验和内容生产同一个行业内部查询形态还会继续分化只按标签、元数据或 JSON 条件精确筛选只做全文检索或向量 Top-K组合标签、元数据、全文和向量进行混合检索在多棵场景树或多个候选集合之间执行交集、并集和半连接用时间点落入时间区间、区间重叠等关系关联帧、片段与事件通过反连接排除已经标注或已经进入训练集的数据分别返回明细、完整命中数、标签分布和分桶统计按数据集版本和训练配方生成可追溯的样本清单。图 5全模态能力覆盖对象理解、精确筛选、全文和向量检索、混合圈选、时间关联、集合运算、统计分析以及训练和内容生产回流。场景价值不只取决于“搜到了什么”还取决于检索结果能否进入训练、质量、生产或运营流程并在下一次训练和评测中被复现。06 能力地图围绕上述数据链路能力主题分为多模态处理AI Function 与 Object Table 如何完成对象发现、内容理解、特征化和增量处理内表全文检索文本如何建立索引并与结构化过滤、Join 和聚合一起执行内表向量检索向量数据如何组织语义 Top-K 如何进入分析链路混合检索结构化条件、关键词和向量召回如何协同Paimon 全模态数据湖结构化、Variant、BLOB、全文和向量如何围绕同一湖表组织Lance 数据接入StarRocks 如何读取并分析 Lance 中的多模态与向量数据行业实践基础模型训练、智能驾驶、具身智能、短剧内容和游戏/IP 等场景的真实落地方法。结束语图片、视频、音频、文档、JSON 和业务指标正在同一条业务链路中被使用。对象需要先被发现和理解再被检索命中结果还要继续参与 Join、聚合和指标计算。StarRocks 正在围绕多模态处理、内表、Paimon 和 Lance 四个方向建设相关能力让对象可以进入数据处理让检索结果可以继续分析、版本化和复用。这套链路的价值由业务结果检验训练数据覆盖是否提升问题定位是否更快内容生产与运营链路是否缩短。开源 StarRocks、EMR Serverless StarRocks Stella 及不同版本的具体支持范围可能不同生产使用时请以对应版本文档和发布说明为准。参考资料阿里云 EMR Serverless StarRocksStella 2.2.0发布多模态处理与分析闭环内表与湖表统一检索EMR Serverless StarRocks 内核版本说明StarRocks Vector IndexStarRocks Full-text inverted indexStarRocks Flat JSON StarRocks 支持向量检索、混合检索和多模态检索吗？全模态能力与选型导读
结构化、半结构化和非结构化数据正在进入同一条处理、检索和分析链路。StarRocks 的全模态能力围绕对象处理、全文检索、向量检索和统一分析展开。作者周康阿里云开源 OLAP 引擎团队负责人一支基础模型训练团队正在准备下一轮训练数据。候选数据已经积累到百亿级 Embedding。团队面对的并不是一次简单的“相似内容搜索”他们需要先根据任务、语言、来源、质量和版本等条件缩小范围再结合语义相似度、去重规则和样本分布形成数百万级候选集最终关联原始内容、标注结果和模型评测判断哪些数据真正值得进入训练。这类查询既有向量召回也有结构化过滤、文本匹配和大结果集处理找到样本只是第一步后续还要继续分析样本质量、覆盖度和训练效果。类似的问题出现在更多行业。智能驾驶团队希望从海量路测视频、点云和车辆信号中找到长尾场景机器人团队希望从相机、LiDAR、IMU、触觉、力控和动作轨迹中找到失败样本与相似成功经验短剧团队需要从剧本、分镜、视频和音频中找到可用素材游戏团队则要在角色、立绘、动画、台词、音乐和设定文档之间保持资产、版本与世界观的一致性。这些行业使用的数据不同业务链路却很接近原始对象与业务数据 → 内容理解与特征化 → 结构化、全文和向量检索 → 关联业务结果 → 反哺训练、生产或运营。过去这条链路通常由对象存储、数据处理任务、模型服务、搜索引擎、向量数据库和分析数据库共同完成。每个系统解决其中一段问题应用再负责把数据和结果重新拼接起来。StarRocks 建设全模态能力的出发点就是让这条链路中更多步骤回到统一的数据语义和 SQL 分析流程中。图 1从百亿级 Embedding 训练数据圈选出发StarRocks 将多模态处理、内表/Paimon/Lance 检索与行业分析组织成一条连续的数据链路。01 什么是“全模态”“多模态”和“全模态”经常被混在一起使用。多模态通常强调模型能够同时理解文本、图片、视频和音频。全模态数据则更关注企业实际数据环境中不同形态的数据如何被统一组织和使用。这些数据大致可以分为三类结构化数据时间、设备、用户、车型、版本、状态、指标等具有稳定 Schema 的字段半结构化数据JSON、Variant、动态属性、模型返回结果等结构可能变化的数据非结构化数据图片、视频、音频、文档以及对象存储中的其他文件。只把这些数据放在同一个存储系统中还不能称为完整的全模态能力。业务还需要先理解内容把图片、视频或文档转换为描述、标签、结构化字段和向量随后通过确定性条件、关键词和语义相似度找到目标最后把检索结果与训练结果、设备状态、质量数据或运营指标关联起来。这里所说的全模态是让结构化、半结构化和非结构化数据进入同一条处理、检索与分析链路。全模态描述的是数据使用方式不是一种新的数据类型也不要求单一模型处理所有问题。图 2结构化、半结构化和非结构化数据先被理解和特征化再通过结构化条件、全文和向量完成检索命中结果继续参与 Join、聚合和业务决策。02 AI 时代为什么需要处理全模态数据过去进入分析系统的数据通常已经完成清洗和建模。数据库看到的是订单、设备事件、用户行为和业务指标图片、视频和文档更多只是一个 URL。AI 让非结构化内容第一次可以被批量理解和特征化。模型能够生成图片描述、提取文档字段、识别视频场景、对内容进行分类并把不同模态映射为可以比较的向量。大量原本只能依靠人工浏览的数据开始真正进入生产系统。这种变化已经出现在多个行业但每个行业面对的第一问题并不相同基础模型训练训练团队需要从百亿级 Embedding 和多模态语料中结合来源、语言、质量、版本等条件圈选高价值数据再完成去重、覆盖分析和模型评测智能驾驶研发团队需要在路测视频、点云、车辆信号、事件区间、ROI 标签和模型输出之间寻找长尾场景构建训练集与回归集并定位不同模型版本的退化问题具身智能机器人数据通常由相机、LiDAR、IMU、触觉、力控和动作轨迹组成并以 HDF5、MCAP、ROSbag 等格式保存。团队需要完成时序对齐、质量检查和特征化再召回失败片段与相似成功经验判断新增数据是否补足了稀缺状态短剧与内容生产内容团队需要从剧本、分镜、图片、视频、音频和字幕中找到可用素材同时检查角色一致性、版权、版本和投放效果游戏与 IP 资产游戏团队需要在角色、立绘、3D、动画、台词、音乐和设定文档之间查找关联内容并维护版本、本地化和世界观的一致性。这些需求已经超出了传统报表查询。用户不再只问“时间等于什么、状态等于什么”还会问“哪些数据值得进入下一轮训练”“与这个失败动作相似的轨迹有哪些”“找出雨夜加塞的历史片段”“哪些镜头符合当前剧情和角色设定”。这些问题既不能只依靠结构化过滤也不能只依靠向量相似度。它们通常需要同时满足权限、时间、设备、版本等严格条件故障码、角色名、专业术语等明确关键词视觉、动作或文本语义上的相似性检索结果与后续业务指标之间的关联。图 3基础模型训练、智能驾驶、具身智能、短剧和游戏/IP 的数据形态各不相同但都需要组合严格条件、关键词、语义相似度和业务结果关联。在 AI 业务中图片、视频、音频、文档、轨迹和向量已经成为训练、生产和内容运营的核心数据。系统既要找到它们也要继续分析它们产生的结果。03 StarRocks 为什么开始建设相关能力StarRocks 原本承担的核心工作是对结构化业务数据进行实时分析、Join、聚合和多维查询。图片、视频、文档和向量进入业务流程后检索结果必须回到业务数据中。训练数据圈选后需要比较不同模型版本的表现缺陷图片召回后需要关联设备、位置和处置工单内容素材被找到后需要检查版权状态、渠道版本和投放指标知识片段被召回后还需要叠加租户和权限条件。训练场景还要求检索结果与数据版本、快照、训练配方和评测结果对应否则样本虽然找到了模型效果仍然难以稳定复现。如果全文和向量检索全部在独立系统中完成通常需要维护额外的数据副本和同步链路再把命中的 ID 拉回分析数据库继续计算。数据更新、删除、权限和 Schema 变化也需要在多套系统之间保持一致。因此StarRocks 开始把对象处理、半结构化分析、全文检索和向量检索逐步纳入现有的数据分析链路。StarRocks 保留对象存储、模型平台和专用检索系统各自的职责同时缩短“找到数据”与“分析数据”的链路模型产生的描述、标签和向量可以继续作为数据使用召回结果也可以直接参与过滤、Join、聚合与指标计算。04 StarRocks 当前主要围绕哪些方向演进StarRocks 的全模态能力沿四个方向演进。图 4多模态处理、StarRocks 内表、Paimon 湖表和 Lance 接入分别对应不同的数据位置、更新方式与分析链路四条路径也可以组合使用。多模态处理先让对象变成数据Object Table 面向对象存储中的图片、视频、音频和文档管理对象位置、版本和基础元数据AI Function 则负责内容理解、抽取、分类、生成和向量化。原始文件继续保存在对象存储中Object Table 和 AI Function 负责把对象接入数据处理流程。内表面向更新更快的在线分析与检索当数据需要较快写入、较快可查并且检索结果经常需要与业务字段执行 Join 和聚合时可以使用 StarRocks 内表承载可检索特征与热点数据。内表覆盖 Flat JSON、全文检索和向量索引并可直接与普通 SQL 条件组合。Paimon面向长期、大规模的全模态数据湖当图片、视频、轨迹和文档规模较大需要保留开放格式、对象存储成本与多引擎共享能力时Paimon 是重要的数据承载路径。在这一方向中结构化字段、Variant 半结构化内容、BLOB 非结构化对象、文本描述和向量可以围绕同一湖表组织并通过版本与快照固定训练数据边界为复现和回溯提供数据基础。Lance接入已有的多模态与向量数据一些团队已经使用 Lance 管理多模态和向量数据。StarRocks 的 Lance 方向关注如何通过统一查询入口访问这些数据并继续执行过滤、检索和分析。生产使用需要结合 Connector 版本确认支持范围和查询边界。05 全模态能力可以覆盖哪些行业场景实际项目中的需求已经覆盖五类行业但业务查询并不是“输入一个向量返回若干 Top-K”这么简单。行业方向最常见的业务问题检索后的动作基础模型训练从百亿级 Embedding 和多模态语料中组合来源、语言、质量、版本和向量相似度形成数百万级候选集数据圈选、去重与覆盖分析生成版本化训练集并关联模型评测智能驾驶在路测母带、点云、车辆信号、事件区间、ROI 片段、单帧标签和模型向量之间按时间、标签、元数据和语义相似度寻找长尾场景跨场景集合运算、排除已标注数据、构建训练集与回归集并统计标签分布和定位模型退化具身智能联合相机、LiDAR、IMU、触觉、力控、动作轨迹、任务版本和执行结果召回失败片段与相似成功经验数据对齐与质检、训练与评测、失败复盘、稀缺状态补足、技能和示教数据复用短剧与内容生产把整片视频理解为带时间码的分镜切成可播放 clip并把片段字节、分镜文本和向量围绕同一湖表组织自然语言检索、命中片段直接回放、高光剪辑、投放分析与内容二次生成游戏与 IP 资产在角色、立绘、3D、动画、台词、音乐和设定文档之间组合元数据、关键词和语义相似度查找关联内容资产复用、版本与本地化管理、世界观一致性校验和内容生产同一个行业内部查询形态还会继续分化只按标签、元数据或 JSON 条件精确筛选只做全文检索或向量 Top-K组合标签、元数据、全文和向量进行混合检索在多棵场景树或多个候选集合之间执行交集、并集和半连接用时间点落入时间区间、区间重叠等关系关联帧、片段与事件通过反连接排除已经标注或已经进入训练集的数据分别返回明细、完整命中数、标签分布和分桶统计按数据集版本和训练配方生成可追溯的样本清单。图 5全模态能力覆盖对象理解、精确筛选、全文和向量检索、混合圈选、时间关联、集合运算、统计分析以及训练和内容生产回流。场景价值不只取决于“搜到了什么”还取决于检索结果能否进入训练、质量、生产或运营流程并在下一次训练和评测中被复现。06 能力地图围绕上述数据链路能力主题分为多模态处理AI Function 与 Object Table 如何完成对象发现、内容理解、特征化和增量处理内表全文检索文本如何建立索引并与结构化过滤、Join 和聚合一起执行内表向量检索向量数据如何组织语义 Top-K 如何进入分析链路混合检索结构化条件、关键词和向量召回如何协同Paimon 全模态数据湖结构化、Variant、BLOB、全文和向量如何围绕同一湖表组织Lance 数据接入StarRocks 如何读取并分析 Lance 中的多模态与向量数据行业实践基础模型训练、智能驾驶、具身智能、短剧内容和游戏/IP 等场景的真实落地方法。结束语图片、视频、音频、文档、JSON 和业务指标正在同一条业务链路中被使用。对象需要先被发现和理解再被检索命中结果还要继续参与 Join、聚合和指标计算。StarRocks 正在围绕多模态处理、内表、Paimon 和 Lance 四个方向建设相关能力让对象可以进入数据处理让检索结果可以继续分析、版本化和复用。这套链路的价值由业务结果检验训练数据覆盖是否提升问题定位是否更快内容生产与运营链路是否缩短。开源 StarRocks、EMR Serverless StarRocks Stella 及不同版本的具体支持范围可能不同生产使用时请以对应版本文档和发布说明为准。参考资料阿里云 EMR Serverless StarRocksStella 2.2.0发布多模态处理与分析闭环内表与湖表统一检索EMR Serverless StarRocks 内核版本说明StarRocks Vector IndexStarRocks Full-text inverted indexStarRocks Flat JSON