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更新时间 2026-11-13 19:57:22
阿里云 EMR Serverless StarRocks（Stella 2.2.0）发布：多模态处理与分析闭环，内表与湖表统一检索-阿里云开发者社区
Stella 2.2 面向 AI 时代的数据基础设施，打通“多模态数据处理—向量化与理解—多路检索—分析消费”的完整闭环。无论数据沉淀在 Paimon 湖表，还是 StarRocks 存算分离内表，都可以在统一 SQL 入口下组合结构化分析、全文检索、向量检索与 AI Function，服务智能驾驶、具身智能、内容与商品理解、企业知识库和 RAG 等场景。
大模型应用正在把企业数据从“结构化宽表”扩展为结构化、半结构化与非结构化数据共存。以智能驾驶为例，一条数据既包含车辆、天气、时间、传感器等结构化字段，也关联图片、语音、视频和文本描述；具身智能则需要同时管理机器人状态、任务指令、视觉轨迹、动作序列和训练标注。
传统方案往往需要计算引擎、搜索引擎、向量数据库和模型服务协同：数据被复制到多套系统，Schema 与索引重复维护，结果还要在应用层拼装。随着数据规模和模态增加，链路成本、数据一致性与在线稳定性都会成为瓶颈。
Stella 2.2 的目标，是用一份数据和一套 SQL 入口完成两类核心工作：
Stella 正式发布，面向云上湖仓分析提供更好的性能与稳定性，并以全托管 Serverless 形态降低运维和弹性扩缩成本。
TPC-H 打榜第一，OLAP 性能达到 SOTA；同时补齐 ETL 核心能力，进入 ETL Production Ready 阶段。
形成多模态处理与分析闭环：AI Function 负责数据理解与向量化，存算分离内表和 Paimon 湖表共同承载多模态检索与分析。
Stella 2.2 不是单独增加一项搜索能力，而是把 AI 数据加工与数据检索放回同一个分析系统中：处理结果可进入内表，也可通过 Native Writer 写入 Paimon；随后直接使用结构化、全文和向量能力完成检索与分析。
Stella 2.2 将模型能力封装为 SQL Function，用户可以在查询、筛选、聚合和写入 SQL 中直接调用模型，不需要额外编排 Python 服务。
AI Function 可以作用于存算分离内表，也可以直接处理 Paimon 表中的 VARCHAR、VARBINARY/BLOB descriptor 或对象 URL。执行侧提供模型能力路由、批处理、并发与 QPS 控制、Token 用量统计和错误处理，为生产环境中的模型调用提供统一治理入口。
一条 SQL 即可把“理解—抽取—向量化—落表”串联起来，数据处理结果与原始业务字段保持在同一套表语义中。
Stella 2.2 同时覆盖存算分离内表和 Paimon 湖表。两者面向不同的数据组织方式，但共享统一 SQL 入口，混合检索能力被直接编排进业务数据流，不需要把结果拉到应用层再次拼接。
存算分离内表支持向量索引在共享存储上的构建、持久化、读取和回收，支持 HNSW/IVF 系列索引与余弦相似度、内积、L2 距离；同时可结合内表全文/倒排索引和普通 SQL 谓词，完成结构化、关键词和语义相似度的联合检索。
向量索引文件随 Lake Tablet 元数据统一管理，支持异步构建、精确 Vacuum 跟踪，并在索引文件缺失时回退到暴力距离计算，从而兼顾性能与可用性。查询侧支持参数化向量输入与 Profile 指标，便于接入在线应用并持续调优。
Paimon Global Index 将湖表上的多路索引统一到分布式执行框架中：
这条链路强调“多模态数据在湖、处理与检索在 Stella”：既保留 Paimon 的开放湖格式与低成本存储，又避免把多模态检索拆成多套独立系统。
按车型、天气、时段等结构化条件筛选，再组合场景描述全文召回和图片/视频向量相似度，快速定位长尾场景；AI Function 可继续完成场景分类、标签抽取与描述生成。
将任务指令、环境视觉、动作序列和运行指标统一组织，检索相似轨迹并结合结构化指标定位失败原因，为训练集构建、评测和在线决策提供数据基础。
支持文搜图、图搜图、图搜文、视频搜文等跨模态检索，并组合类目、时间、品牌、审核状态等条件，服务商品理解、素材推荐、版权审核与内容运营。
对文档、图片、音视频和结构化业务数据进行抽取、摘要与向量化，通过全文、向量和权限/业务条件联合检索，为 RAG 与 Agent 提供更完整的上下文。
Stella 1.0 让 Serverless StarRocks 正式进入生产，Stella 2.0 用 TPC-H 第一和 ETL Production Ready 建立性能与工程能力，Stella 2.2 则进一步把数据处理、模型调用、多模态检索和分析消费连接成闭环。
对用户而言，核心价值不是增加一套专用检索系统，而是在现有湖仓数据上直接获得 AI Function 与多模态检索能力：Paimon 湖表适合开放、低成本的多模态数据湖，存算分离内表适合在线分析与检索，两条路径都由 Stella 的统一 SQL、Serverless 计算和可观测体系承载。
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大模型应用正在把企业数据从“结构化宽表”扩展为结构化、半结构化与非结构化数据共存。以智能驾驶为例，一条数据既包含车辆、天气、时间、传感器等结构化字段，也关联图片、语音、视频和文本描述；具身智能则需要同时管理机器人状态、任务指令、视觉轨迹、动作序列和训练标注。
传统方案往往需要计算引擎、搜索引擎、向量数据库和模型服务协同：数据被复制到多套系统，Schema 与索引重复维护，结果还要在应用层拼装。随着数据规模和模态增加，链路成本、数据一致性与在线稳定性都会成为瓶颈。
Stella 2.2 的目标，是用一份数据和一套 SQL 入口完成两类核心工作：
Stella 正式发布，面向云上湖仓分析提供更好的性能与稳定性，并以全托管 Serverless 形态降低运维和弹性扩缩成本。
TPC-H 打榜第一，OLAP 性能达到 SOTA；同时补齐 ETL 核心能力，进入 ETL Production Ready 阶段。
形成多模态处理与分析闭环：AI Function 负责数据理解与向量化，存算分离内表和 Paimon 湖表共同承载多模态检索与分析。
Stella 2.2 不是单独增加一项搜索能力，而是把 AI 数据加工与数据检索放回同一个分析系统中：处理结果可进入内表，也可通过 Native Writer 写入 Paimon；随后直接使用结构化、全文和向量能力完成检索与分析。
Stella 2.2 将模型能力封装为 SQL Function，用户可以在查询、筛选、聚合和写入 SQL 中直接调用模型，不需要额外编排 Python 服务。
AI Function 可以作用于存算分离内表，也可以直接处理 Paimon 表中的 VARCHAR、VARBINARY/BLOB descriptor 或对象 URL。执行侧提供模型能力路由、批处理、并发与 QPS 控制、Token 用量统计和错误处理，为生产环境中的模型调用提供统一治理入口。
一条 SQL 即可把“理解—抽取—向量化—落表”串联起来，数据处理结果与原始业务字段保持在同一套表语义中。
Stella 2.2 同时覆盖存算分离内表和 Paimon 湖表。两者面向不同的数据组织方式，但共享统一 SQL 入口，混合检索能力被直接编排进业务数据流，不需要把结果拉到应用层再次拼接。
存算分离内表支持向量索引在共享存储上的构建、持久化、读取和回收，支持 HNSW/IVF 系列索引与余弦相似度、内积、L2 距离；同时可结合内表全文/倒排索引和普通 SQL 谓词，完成结构化、关键词和语义相似度的联合检索。
向量索引文件随 Lake Tablet 元数据统一管理，支持异步构建、精确 Vacuum 跟踪，并在索引文件缺失时回退到暴力距离计算，从而兼顾性能与可用性。查询侧支持参数化向量输入与 Profile 指标，便于接入在线应用并持续调优。
Paimon Global Index 将湖表上的多路索引统一到分布式执行框架中：
这条链路强调“多模态数据在湖、处理与检索在 Stella”：既保留 Paimon 的开放湖格式与低成本存储，又避免把多模态检索拆成多套独立系统。
按车型、天气、时段等结构化条件筛选，再组合场景描述全文召回和图片/视频向量相似度，快速定位长尾场景；AI Function 可继续完成场景分类、标签抽取与描述生成。
将任务指令、环境视觉、动作序列和运行指标统一组织，检索相似轨迹并结合结构化指标定位失败原因，为训练集构建、评测和在线决策提供数据基础。
支持文搜图、图搜图、图搜文、视频搜文等跨模态检索，并组合类目、时间、品牌、审核状态等条件，服务商品理解、素材推荐、版权审核与内容运营。
对文档、图片、音视频和结构化业务数据进行抽取、摘要与向量化，通过全文、向量和权限/业务条件联合检索，为 RAG 与 Agent 提供更完整的上下文。
Stella 1.0 让 Serverless StarRocks 正式进入生产，Stella 2.0 用 TPC-H 第一和 ETL Production Ready 建立性能与工程能力，Stella 2.2 则进一步把数据处理、模型调用、多模态检索和分析消费连接成闭环。
对用户而言，核心价值不是增加一套专用检索系统，而是在现有湖仓数据上直接获得 AI Function 与多模态检索能力：Paimon 湖表适合开放、低成本的多模态数据湖，存算分离内表适合在线分析与检索，两条路径都由 Stella 的统一 SQL、Serverless 计算和可观测体系承载。
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