在过去一年，大模型能力的飞跃与推理成本的降低，使得 AI 不再是远期的概念，而成为企业当下必须拥抱的变革。几乎每一家企业都在积极探讨 AI、规划 AI 项目，寻找技术赋能业务的真实路径。在此背景下，Apache Doris 4.0 围绕 AI，系统性地引入并完善了一系列核心能力：

• 半结构化数据分析能力（Variant）：轻松处理 JSON、XML 等灵活的数据类型
• 智能索引能力升级： 
  • 全文检索：内置  BM25 算法，支持高性能关键词搜索与相关性排序，应对精确匹配场景。
  • 向量检索： 集成  ANN 算法索引，支持高维向量相似性搜索，实现基于语义的匹配。
  • 混合检索与分析（Hybrid Search）：可同时结合关键词、向量及结构化过滤进行查询，大幅提升召回率与准确度。
• AI 原生化：内置  AI Functions，可直接调用 Embedding 模型、大语言模型（LLM）等。
• 面向 Agent 的 MCP 交互能力：支持与 AI Agent 便捷且高效协同，使其成为智能体可信赖的数据与工具中枢。

这些能力相互协作，共同推动 Apache Doris 从被动存储分析，转向主动智能数据分析服务与洞察生成。

 正因如此，Doris 吸引了众多探寻 “Data + AI” 可能性的新用户涌入尝试，也促使大量存量用户基于 Doris 4.0 率先探索，将 AI 能力应用于具体业务。其典型场景包括：

• 用户画像与行为分析：融合用户的结构化行为数据（点击、购买）与非结构化反馈（评论、客服对话），通过 AI 理解情绪与意图，自动关联行为异动与根本原因，实现从 “看到现象” 到 “解释原因” 的闭环。
• 智能风控与审计：在传统规则和指标风控基础上，引入交易备注、申诉文本等非结构化数据，通过语义分析识别潜在欺诈模式，将隐形的风险信号转化为可预警的规则。
• 制造与 IoT 预测性维护：关联设备时序传感器数据与维修日志文本，通过混合检索快速匹配历史故障案例，实现故障根因的智能定位与预测性维护建议。
• 产品反馈与洞察分析：汇聚来自论坛、工单、客服的分散用户反馈，通过 Doris + AI 将海量非结构化内容转化为可量化、可分析的产品洞察，驱动功能优化与决策。

SelectDB Cloud 和 阿里云数据库 SelectDB 版均基于 Apache Doris 内核构建，全面继承了上述 Doris AI 能力。此外，两者均采用存算分离架构，支持弹性扩缩容，能够精准匹配业务流量波动，有效降低成本。同时，通过创建多个独立计算集群，可实现不同业务负载的隔离（如读写分离、离在线分析隔离），避免相互干扰，保障业务稳定性。

• SelectDB Cloud 不绑定特定云厂商，可在阿里云、华为云、AWS 等多个云平台上以 SaaS 模式部署，并支持 BYOC（自带云）模式，充分满足数据合规与成本控制需求。
• 阿里云瑶池数据库 SelectDB 版 作为阿里云原生服务，与 VPC、RAM 权限、监控等云服务无缝集成，提供类似在用户 VPC 内部署的网络体验，让用户享受更便捷的云端管理能力。

无论是寻求多云部署的灵活性，还是希望深度集成阿里云生态，两者都能为企业构建 “Data + AI” 应用提供坚实、高效的数据底座。

场景实战：基于 SelectDB + AI 的产品反馈洞察系统

那么，具体如何实现呢？在接下来的实战指南中，我们将以 SelectDB 产品经理的身份讲解。以 “物化视图” 这一功能为例，我们是如何借助 SelectDB + AI，搭建一个用于收集、整合与分析全域用户反馈的智能洞察系统。

用户对 “物化视图” 功能的反馈，常分散在论坛、工单等多个渠道，且大部分为非结构化数据，价值难以提炼。如果依赖人工阅读，效率低下。 而利用 SelectDB + AI，我们可以构建一个自动化的智能洞察系统。

第一步：初始化

1. 新建 SelectDB Cloud 集群

前往 SelectDB 官网，选择专有仓库（SaaS）产品，该产品提供为期 14 天的免费试用： https://www.selectdb.com/download/cloud

根据页面引导新建 SelectDB Cloud 计算集群。

2. 创建表与原始数据同步

首先，在 SelectDB 中创建三张核心表，分别存储原始数据、向量化内容及 AI 解析结果。

A. 创建明细数据表

创建存储论坛数据的明细数据表，并对  content 字段添加了倒排索引，以支持全文检索和打分。

CREATE TABLE forum_questions (
    question_id BIGINT,     --问题ID
    user_id BIGINT,         --提问用户ID
    title STRING,           --标题
    content STRING,         --用户提问和回复的内容
    INDEX idx_content (`content`) USING INVERTED PROPERTIES("lower_case" = "true", "parser" = "chinese", "support_phrase" = "true")
)UNIQUE KEY(question_id)DISTRIBUTED BY HASH(question_id) BUCKETS 2PROPERTIES (    "replication_num" = "1");

B. 创建向量表

创建存储论坛问答的向量表，并对  embedding 字段创建了 ANN 索引，以支持向量检索。

CREATE TABLE forum_question_embeddings (
    user_id        BIGINT NOT NULL,                    -- 原问题所属用户
    question_id    BIGINT NOT NULL,                    -- 原问题ID
    chunk_id       BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,     -- 文本切片 ID（每片对应一条向量）
    content_chunk  STRING NOT NULL,                    -- 文本切片内容
    embedding      array<float> NOT NULL,     -- 1024维向量
      INDEX ann_index (embedding) USING ANN PROPERTIES(      "index_type"="hnsw",      "metric_type"="inner_product",      "dim"="1024",      "quantizer"="flat"
  )
)DUPLICATE KEY(user_id, question_id, chunk_id)DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 2PROPERTIES (    "replication_num" = "1");

C. 创建结果表

该表主要用于：对 AI 函数对论坛问答的原始数据进行解析提取之后，存储结果的表。由于不同分析需求以及 AI 函数对文本解析的灵活性，其中的  parsed_data 使用了  Schema Free 的  VARIANT 数据类型。

CREATE TABLE parsed_results (    id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,        -- 主键ID
    feedback_id BIGINT NOT NULL,     -- 用户反馈ID（外键关联 forum_questions）
    parsed_data VARIANT NOT NULL     -- 解析结果（任意 JSON 数据）)UNIQUE KEY(id)DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 2PROPERTIES (    "replication_num" = "1");

3. AI 资源初始化

创建 Embedding 模型和大语言模型的资源，以便后续在 SQL 中使用。

CREATE RESOURCE "qwen-text-embedding-v4"PROPERTIES (    'type' = 'ai',    'ai.provider_type' = 'QWen',    'ai.endpoint' = 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',    'ai.model_name' = 'text-embedding-v4',    'ai.api_key' = 'xxx',    'ai.temperature' = '0.7',    'ai.max_token' = '1024',    'ai.max_retries' = '3',    'ai.retry_delay_second' = '1',    'ai.dimensions' = '1024');CREATE RESOURCE "glm-4-flash-250414"PROPERTIES (    'type' = 'ai',    'ai.provider_type' = 'QWen',    'ai.endpoint' = 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',    'ai.model_name' = 'qwen-flash',    'ai.api_key' = 'xxx',    'ai.temperature' = '0.7',    'ai.max_token' = '-1',    'ai.max_retries' = '3',    'ai.retry_delay_second' = '1');

第二步：数据处理

1. Chunking & Embedding

在本示例中，我们采用了简单的定长切分策略，以每 400 字为一个文本片段进行 Embedding 与向量存储。当前方案仅为演示，未来 SelectDB 将通过支持 Python UDF 实现更灵活、更贴合业务场景的 Chunking。

WITH raw AS (    SELECT
        question_id,
        user_id,        content,        LENGTH(content) AS content_len    FROM forum_questions
),
t AS (    SELECT 0 AS d UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4
    UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9),num AS (    SELECT
        (a.d * 100 + b.d * 10 + c.d + 1) AS n    FROM t a    CROSS JOIN t b    CROSS JOIN t c
),
chunks AS (    SELECT
        r.user_id,
        r.question_id,        SUBSTRING(r.content, (n - 1) * 400 + 1, 400) AS content_chunk    FROM raw r    JOIN num ON (n - 1) * 400 + 1 <= r.content_len
)INSERT INTO forum_question_embeddings (user_id, question_id, content_chunk, embedding)SELECT
    user_id,
    question_id,
    content_chunk,
    EMBED("qwen-text-embedding-v4", content_chunk) AS embeddingFROM chunks;

2. 关键信息 AI 提取

利用 AI Function 提取用户反馈中的关键信息，并以 Variant 类型存储。

SET @extract_prompt = "你是一名专业的产品反馈分析助手。现提供一段来自用户的反馈文本（feedback_text），请从中提取与“物化视图（Materialized View, MV）”相关的关键信息，并以严格的 JSON 格式输出。  
如果反馈文本与 MV 无关，或无法识别任何相关信息，则直接返回字符串 NULL。
请从 feedback_text 中提取以下信息并生成 JSON：
{
  \"used_external_source\": \"用户是否提到使用了哪些外部数据源，例如 MySQL、Oracle、Hive、Iceberg 等。如果未提及则为 null。\",
  \"transparent_rewrite\": \"是否使用或提到透明改写（true / false / null）。\",
  \"usage_scenario\": \"用户描述的使用场景。若无则为 null。\",
  \"problems_or_gaps\": \"用户认为 MV 不足或存在的问题。若无则为 null。\",
  \"other_insights\": \"任何与 MV 相关、对产品改进有价值的额外信息。若无则为 null。\"
}
要求：  
1. 输出内容必须是纯 JSON，对象必须以 { 开头、以 } 结尾。
2. 禁止输出任何 Markdown 代码块标记，如 json、、json、``` 等。
3. 禁止输出任何额外文字、描述、解释、前缀或后缀。
4. 不得在 JSON 外输出换行、空格或注释。";INSERT INTO parsed_results (feedback_id, parsed_data)SELECT
    question_id,
    AI_GENERATE(        'glm-4-flash-250414',         concat(@extract_prompt ,'\nfeedback_text: ```' ,content, '```') 
    ) AS extracted_infoFROM forum_questions where search('content:物化视图');

第三步：混合检索与分析

当数据准备就绪后，便可针对具体产品问题展开检索分析。

示例 A：

我们将对该问题进行检索分析：物化视图功能中，用户最常使用哪些外部数据源，分别有多少用户反馈？

如下代码所示，直接对上一步中反馈结果的解析表进行聚合分析。

SELECT 
    lower(CAST(c.used_external_source AS string)) AS used_external_source, 
    COUNT(*)FROM (    SELECT 
        a.parsed_data.usage_scenario, 
        a.parsed_data.transparent_rewrite, 
        a.parsed_data.used_external_source AS used_external_source, 
        a.parsed_data.problems_or_gaps, 
        a.parsed_data.other_insights, 
        b.content    FROM parsed_results a        JOIN forum_questions b ON a.feedback_id = b.question_id    WHERE a.parsed_data.used_external_source != ""
        AND a.parsed_data.used_external_source != "null") cGROUP BY lower(CAST(c.used_external_source AS string));

示例 B：

我们将对该问题进行检索分析：有多少用户提到了数据时效性的痛点或需求，他们都使用了什么数据源？

为了回答这个问题，我们需要结合关键词匹配和语义搜索，检索出有 “数据时效性的痛点或需求” 的用户，然后对这些用户进行聚合分析，代码如下所示。

--向量检索文本SET @search_text="数据时效性差、 ETL 延迟、物化视图刷新不及时、数据不实时、实时查询不满足业务、报表延迟、同步滞后、时延高、更新慢、不能满足实时监控需求、数据落地慢、数据延时影响决策";--存储有"数据时效性的痛点或需求"的用户的临时表CREATE TEMPORARY TABLE retrieved_question_ids (
    question_id BIGINT)UNIQUE KEY(question_id)DISTRIBUTED BY HASH(question_id) BUCKETS 2PROPERTIES (    "replication_num" = "1");insert into retrieved_question_ids(question_id)SELECT question_id                                    --向量检索FROM forum_question_embeddings 
where inner_product_approximate(                    
        embedding,
        EMBED("qwen-text-embedding-v4", @search_text) 
       ) > 0.5union ALLselect a.question_id from(    SELECT question_id,score() as relevance          --全文检索
    FROM forum_questions    where content MATCH_ANY '时效性 实时 延迟 延时 更新不及时 刷新慢 滞后' 
    ORDER BY relevance DESC
    LIMIT 100)a;SELECT
    lower(CAST(c.used_external_source AS STRING)) AS used_external_source,    COUNT(DISTINCT c.question_id) AS feedback_cntFROM (    SELECT
        a.feedback_id AS question_id,
        a.parsed_data.used_external_source AS used_external_source    FROM parsed_results a    JOIN retrieved_question_ids r        ON a.feedback_id = r.question_id    WHERE a.parsed_data.used_external_source IS NOT NULL
      AND a.parsed_data.used_external_source != ""
      AND lower(a.parsed_data.used_external_source) != "null") cGROUP BY lower(CAST(c.used_external_source AS STRING))ORDER BY feedback_cnt DESC;

通过以上步骤，一个能够自动处理非结构化反馈、并支持智能问答式分析的洞察系统便搭建完成。这套方法不仅适用于产品反馈，也可平移到客服质检、舆情分析、风控线索挖掘等众多需要理解文本的领域。

结束语

当我们把目光从用户反馈扩展到更广泛的企业数据，我们发现， 几乎所有成熟的业务分析系统，都天然伴随着大量非结构化数据。只是长期以来，这些数据并未被系统性纳入分析体系，更多停留在 “可存储、不可分析” 的状态。

我们所做的， 正是通过 HSAP 能力在一个统一平台中融合实时分析、智能检索与 AI 推理能力，唤醒这些数据资产的价值。这并非简单地引入 AI，而是让企业已有的数据基础能够自然、平滑地智能化升级，让数据真正成为驱动业务决策的核心力量。

我们欢迎您基于文中的案例开始探索，让 SelectDB / Apache Doris 成为您业务智能化进程中统一、高效的数据基座。