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面对海量多模态数据管理困境，思必驰通过构建以 Apache Doris 为核心的数据集平台，实现了数据从 “散、乱、滞” 到 “统、明、畅” 的转变。在关键场景中，存储占用下降 80%、查询 QPS 提升至 3w，不仅实现可量化的效率提升和成本优化，更系统化地提升了 AI 研发效率与模型质量。

与将向量检索视为独立外挂服务的方案不同，Apache Doris 4.0 选择将向量检索能力深度集成于其 MPP 分析型数据库内核。实现向量检索与 SQL 计算、实时分析和事务保障的无缝融合。 本文旨在深入剖析 Doris 向量检索的系统级设计与工程实践，展示其如何在性能、易用性与规模扩展之间取得的平衡。

面对日益增长的业务体量与复杂多变的分析需求，选用一个高效、可靠的数据库系统，已成为支撑业务稳健发展与快速创新的关键。Apache Doris 以其出色的性能表现与高度灵活的架构，成为众多场景下的优选方案，详情尽在原文。