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当Agent成为新的应用模式时，企业的数据基础设施需要发生哪些改变？实时分析引擎在其中承担什么角色？

Apache Doris 4.1 通过 Doc Mode + Segment V3，在写入、查询与存储成本之间取得较好平衡，综合性价比优于 Clickhouse、PostgreSQL 等典型方案。

如何基于 Apache Doris 搭建完整的 RAG 系统？

Data + AI 能用在哪些场景？具体落地又该如何操作？本文借助 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。以此实战，给有需求的用户提供可参考的基础方法论。

Apache Doris 4.0 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。

Apache Doris 在复杂、高维的混合搜索场景中的优异表现，充分证明其以在 AI 时代数据基础设施解决方案中占据一席之地。其统一的 HSAP 架构从根本上满足了 Agent 对多模态数据分析，应具备全面性、语义的精确性以及流程的可控性的需求。

本文探讨了 AI 时代数据仓库的现状与前景，面向 AI 时代设计的 Apache Doris 4.0 版本原生支持 MCP Server、向量检索、检索增强生成（RAG）及 AI 函数等功能。并在查询延迟、吞吐量和成本效益方面均显著优于同类产品，成为 AI 时代理想的数据仓库解决方案。

AI 不仅是提升效率的工具，更是重构数据处理与消费方式的核心驱动力。字节跳动基于 Apache Doris 融合 Hybrid Search、AI Function 等能力，搭建了「 Doris + AI 」一站式融合数据引擎 DataMind，一起来看看他们在融合道路上的探索实践吧！

本文将深入解析 4.0 新版本中`AI_AGG` 和 `EMBED`两个 AI 函数的设计理念、实现原理及其在业务场景中的应用，展示 Apache Doris 如何通过原生的函数设计，将文本聚合与语义向量分析无缝集成到 SQL 中，为用户提供更强大、更易用的智能数据分析体验。

Apache Doris LLM Function 作为数据库技术与人工智能深度融合的创新实践，标志着数据分析领域向智能化方向演进的重要里程碑。通过将大语言模型能力原生集成到 SQL 执行引擎中，有效解决了传统数据分析架构中 AI 能力集成的技术挑战。