深入了解业界首个 Search AI Lake

存储和计算的完全分离实现无止境的可扩展性和可靠性。兼具高吞吐量、高频更新以及大量数据交互式查询。

即使数据被安全持久地存储在对象存储中，也能保持卓越的查询性能。分段级查询并行化处理和更高效的缓存策略降低了延迟。

通过在低层分离索引和搜索功能，您可以独立地进行自动扩展，以满足各种工作负载的需求。

云原生对象存储不仅具备高数据持久性，还能降低索引成本和减少数据冗余 — 适用于各种规模的数据存储和处理需求。

使用 RAG，根据您的专有数据量身定制生成式 AI 应用程序。微调 AI 相关性和检索功能。使用开放推理 API、语义搜索和转换器模型进行结果重排序。

快速实现价值，体验高效回报。通过提升性能和可扩展性，获得更大的灵活性。所有这些都依赖于强大的查询语言、全文搜索和时间序列分析功能，以识别数据中的模式。

直接在所有数据（包括历史数据）上构建、部署和优化 ML 模型。运行非监督式模型，以实现更准确的预测和近乎实时的异常检测。

通过一个界面，即可查询在指定区域或数据中心生成的数据。无需进行数据集中或同步处理。您可以跨集群搜索，并在数秒内完成从数据采集到分析的过程。