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在数据团队的日常中，你是否也常听到这样的声音： “能不能让我用自然语言问数据？” “这个 PDF 合同里有没有风险条款？” “帮我检查下这个货架排放是否和规划一致。” 作为数据开发者，我们熟悉 SQL、数仓分层、ETL 流程，但面对这些需求，往往只能无奈摇头——因为它们背后是大模型、多模态、向量检索等“AI 工程”的地盘。而搭建一套 RAG 系统？那意味着 GPU 集群、LangChain、FastAPI、向量数据库……技术栈陡增，运维成本飙升。 但今天，我想告诉你：这些场景，其实用 SQL 就可以解决。 阿里云 Hologres 深度集成百炼大模型平台，推出 AI Function 能力——无需 Python，无需额外服务，用你熟悉的 SQL，直接调用大模型，实现从结构化数据到图片、PDF、视频的全模态智能分析。 为什么是 Hologres + 百炼？ 传统 AI 方案存在三大痛点，而 Hologres + 百炼给出了精准解法： 1. AI 与数据割裂： 数据在数仓，模型在外网，来回搬运不仅慢，还存在安全风险。 → Hologres 让模型“走进”数据，推理就在数据旁完成，数据不出库。 2. 工程成本高： 自建 LLM 服务需 GPU、API 网关、限流熔断……数据团队难以维护。 → 百炼提供托管式大模型服务，Hologres 通过函数一键调用，零运维。 3. 技术栈不匹配： SQL 开发者不会写 LangChain，算法工程师不懂数仓分层。 → 用 SQL 编排 AI 逻辑，让数据团队主导端到端 AI 应用。 百炼是什么？能为数据开发带来什么？ 百炼是阿里云推出的一站式大模型开发与应用构建平台，集成了千问（Qwen）、DeepSeek、Kimi 等主流模型，支持文本生成、多模态理解（如 Qwen-VL）、Embedding、翻译等多种能力。…

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