该白皮书指出企业落地GenAI的核心障碍在于多模态数据的碎片化与治理难。为此矩阵起源推出MatrixOne Intelligence原生方案通过云原生数据库、智能解析与混合搜索引擎实现从数据接入到RAG召回的全流程治理。旨在将企业自有数据转化为AI-Ready资产提升大模型在垂直领域的应用准确度。MatrixOne Intelligence是一套面向 GenAI 时代的AI原生多模态数据智能平台。它通过统一的数据接入、智能解析、特征工程、模型训练与 RAG 搜索帮助企业解决数据碎片化、异构整合难、落地成本高等问题。核心价值在于让企业自有数据真正服务于AI应用提升大模型的业务准确度与落地效率。最终实现“Your Data for Your AI”的愿景。【大模型合集】1200余份AI大模型、DeepSeek、智能体、具身智能、AI人工智能、AIGC、ChatGPT资料合集PPTWORDPDF一、背景与核心挑战1. GenAI 的崛起与数据的重要性GenAI如大语言模型正推动全球科技与产业变革预计到2030年为全球GDP贡献13万亿美元。企业普遍认识到AI的重要性但通用大模型在企业级场景中表现不佳关键在于缺乏对企业自有高质量、多模态数据的有效利用。2. 企业落地 GenAI 的数据困境数据碎片化严重结构化与非结构化数据分散在云盘、IM工具、业务系统、个人设备中缺乏统一管理。异构多模态数据整合复杂PDF、图片、音视频等格式多样解析与治理流程繁琐。规模化部署与管理难度高PB级数据处理、高性能算力需求、云原生架构要求高。召回与输出准确率有限大模型基于概率生成需结合检索增强生成RAG或模型精调但技术门槛高。3. 典型行业痛点示例报业传媒海量历史素材碎片化难以与大模型结合。制造企业产线多模态数据视频、传感器无法有效分析。政府规划部门多源产业信息整合困难通用工具效果不佳。二、MatrixOne Intelligence 解决方案概述1. 定位与目标面向多模态数据的AI原生数据智能平台。目标将企业自有数据转化为AI-Ready 数据提升大模型在企业场景中的准确度。2. 整体架构四层层级功能基础设施层CPU/GPU 资源调度、容器编排、高性能网络数据库及AI服务层多模态数据存储、LLM/Embedding模型、智能体开发数据集成与治理层数据接入、清洗、解析、特征工程应用交互层多模态搜索、Chat2BI、API、工作流工具3. 核心产品组件产品功能MatrixDC高性能算网调度平台支持CPU/GPU统一调度MatrixOne超融合云原生数据库支持OLTP/OLAP/向量/全文/时序MatrixGenesisAI智能体开发平台模型训练、精调、推理、Agent工作流MatrixPipeline多模态数据工程平台数据接入、解析、治理MatrixSearch多模态智能搜索引擎支持语义全文跨模态检索三、技术流程详解1. 数据接入与整合支持多源异构数据结构化、半结构化、非结构化统一接入。云边协同边缘预处理云端深度解析。分布式元数据管理 RBAC权限控制。2. 数据预处理与解析格式校验、去重、归一化PDF/JPG/WAV/MP4。文档解析版式识别、文本/图片/表格提取、向量化。多媒体解析ASR转写、抽帧、图片解析。3. 特征工程特征生成、加工、版本管理、存储向量元数据。支持降维、对齐、正则化、对抗增强。实时特征服务 跨场景复用。4. 数据标注与增强面向LLM、文生图、视频理解等模型的精调数据集构建。大模型辅助生成 input-output 对 人工审核。数据增强同义替换、图文多版本、视频切片扩展。5. 模型训练与评估支持全参数精调、LoRA、Prompt Tuning。混合精度训练、分布式优化。评估指标BLEU/ROUGE/FID/CLIP Score 等。6. RAG 召回与搜索多模态索引构建BM25 向量索引。多路召回 混合排序 跨模态查询。上下文生成与反馈优化。四、技术特点与优势特点说明一站式端到端覆盖数据接入到应用全流程弹性高效调度云原生 Serverless 存算分离超融合数据处理单一引擎支持多种负载与多模态数据动态数据版本管理快照机制支持可追溯、可回滚AI驱动治理自动提取、标注、分类、特征工程混合多模态搜索语义全文结构化查询 跨模态检索五、行业案例摘要客户行业核心收益极视角计算机视觉数据接入效率↑60%特征复用↑70%算法周期缩短50%深智城集团智慧交通组件减少80%TB级数据秒级响应运维成本↓50%江西铜业工业制造数据整合效率↑80%能耗↓15%问题定位时间↓70%金意陶瓷砖零售搜索效率↑90%支持以图搜图 库存查询素问TechAgent舆情数据服务架构简化80%数据处理小时→分钟交付周期2月→1周