AI 原生数据平台如何实现多模态数据的统一管理与加工？

1. 同源存储消除孤岛

将文本、图像、音频、视频等多模态数据与结构化数据纳入统一存储，避免数据散落在不同系统而被 ETL 串联带来的时效与一致性问题。

2. 统一元数据与资产图谱

通过统一目录与元数据服务抽取实体与关联关系，构建跨引擎的数据资产图谱，向上支撑 RAG、多模态检索等 AI 应用。

3. 多模态解析与融合加工

以语义解析、智能清洗、信息抽取、多模态融合加工将原始内容转化为结构化字段、摘要与向量表示，形成 AI 就绪（AI-Ready）数据。

4. 面向 AI 的索引与检索优化

采用向量表、统一向量湖等方案，将向量数据作为连接数据与 AI 的桥梁，结合全文检索与向量检索的混合能力，支撑低时延、可追溯的多模态检索。