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不知道你们有没有遇到过，在我们一些实际落地的AI项目中，虽然前期“Demo 很惊艳，但上线后却无人问津”。你们有没有想过问题究竟在哪？今天我将从企业级 AI 应用的真实场景切入，并通过一个Demo构建，探讨 AI 在数据层的真正需求，以及企业应如何构建合适的数据底座来支撑真实的 AI 应用。如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的人。

一、超预期的真实业务需求

研究表明，许多AI项目在演示阶段效果惊艳，但上线后却无人问津。核心问题在于真实业务场景的复杂性远超预期——用户需求往往融合多维度要素，而非简单的单点查询。例如：

用户可能请求：“找到类似这张图片的布艺沙发，价格低于8000元，适合女性使用，且朝阳区附近有销售点。”

或更复杂的业务场景：“筛选北京地区近三个月购买过家居产品的客户，优先向库存量大的SKU发放涉及配送问题的优惠券。”

这类请求需同时处理图像匹配、价格过滤、地理位置约束、用户画像分析等多模态数据。传统RAG或Agent方案常因数据孤岛和检索维度单一而失效，根源在于企业数据割裂：结构化数据（价格、库存）与非结构化数据（文本、图像）分离存储，导致混合检索效率低下。

二、问题剖析：数据孤岛与检索天花板

企业AI应用的核心瓶颈是数据的割裂性：

数据多样性常态：产品信息包含图片、参数、评价等多模态内容；交易数据涉及金额、时间、地点；用户数据涵盖行为、画像等。

查询复杂性必然：真实场景需融合语义相似度、数值区间、空间位置等多条件检索。例如：图像匹配+库存状态+用户偏好，或关键词搜索+时间范围+关联推荐。

传统方案局限：

向量数据库擅长文本相似度，但难以关联结构化数据（如价格区间）。
多系统拼接（SQL+向量API）导致低效和一致性风险。

解决方案：融合AI数据层架构

为破解上述问题，一体化AI数据底座成为关键技术方向。其核心是通过统一存储和检索引擎，支持多模态数据（文本、图像、结构化字段）的混合负载：

统一数据层优势：

多模态融合：图像、文本向量与JSON/空间数据统一存储。
混合检索：单条SQL实现语义相似度、属性过滤、空间查询。
架构简化：减少跨系统同步，提升实时性与一致性。

三、实战：构建多模态混合检索Agent

以下Demo展示基于真实场景的实现：

场景设计

用户多轮对话示例：

“推荐类似图片的布艺沙发，价格<10000元，有优惠政策。”
“产品维护手册详情？”
“再买一款相似但更大的沙发。”

技术选型

融合数据层：OceanBase（支持向量、JSON、空间数据类型）。
开发框架：LangGraph（灵活工作流编排）。
模型：国内多模态嵌入模型。

方案设计

核心流程：

条件抽取：LLM解析用户请求，生成结构化过滤条件（材质、价格、图像向量）。

混合检索SQL：单语句融合向量相似度、属性过滤和空间查询：

SELECT cosine_distance(image_vector, [图片向量]) AS img_similarity,  cosine_distance(description_vector, [文本向量]) AS text_similarity,  ...  
FROM products  
WHERE style='布艺' AND price<=10000   
ORDER BY img_similarity ASC LIMIT 3;

工作流整合：LangGraph协调意图识别、检索与结果生成。

测试效果

用户输入与Agent处理过程：

输出结果：精准匹配图像、价格与位置条件的产品推荐：

ps：完整的示例代码我已为大家准备好了，建议朋友们都跑一下，能更好帮助各位加速企业AI项目落地。粉丝朋友自取：《【实战代码】OceanBase 多模态产品推荐系统》

四、扩展：兼容传统RAG场景

融合数据层不替代传统方案，而是无缝集成：

知识库RAG兼容性：存储产品手册向量，关联结构化数据检索：

SELECT chunk_content, cosine_distance(chunk_vector, ?) AS similarity  
FROM products_docs  
WHERE product_id=? AND similarity<=0.8  
ORDER BY similarity ASC LIMIT 3;