随着人工智能技术的深入发展,企业对数据的利用已不再局限于传统的结构化数据分析。越来越多的行业开始依赖多模态数据进行智能决策,涵盖商品推荐、驾驶行为分析、金融风控、教育个性化等多个场景。这些场景普遍具备一个共同特征:数据形态多样、分析需求复杂、检索方式多元。Hologres 4.0的整体架构围绕"多模态分析检索 all-in-one"设计,实现"一份数据、一份计算、多模分析"的一站式目标,一条SQL即可完成从数据接入、AI加工到多模查询的全流程。

智能驾驶场景中,可以看到采集的车机各种信号数据,以大宽表的形式存储在数据库中。这些信号数据通常会包含结构化数据(车辆状态、车机版本等)、半结构化数据(车机信号)、非结构化数据(轨迹照片等)。在业务应用的时候,要进行点查、OLAP分析、全文检索、向量检索、混合检索等多种场景。
传统架构往往依赖多个独立引擎协同工作,导致系统复杂、成本高昂、数据不一致等问题频发。AI时代的应用需要在一个统一平台上完成OLAP分析、点查服务、全文检索、向量搜索以及AI推理等多种能力的融合使用。本文以自动驾驶图像数据集为例,介绍Hologres如何在传统的结构化分析的基础上,完成文搜图、图搜图等多模态分析场景。

基于Hologres构建自动驾驶图像高性能分析系统
在自动驾驶系统中,车辆图片分析是环境感知模块的核心场景之一,主要用于实时解析车辆内外部摄像头捕捉的视觉信息,以实现对周围环境的精准理解与决策。本文以BDD自动驾驶数据集为例模拟自动驾驶场景,模拟真实驾驶场景,采集10万张包括驾驶区域、地理、环境、天气多样性等数据的图片,通过对图片的分析与检索,进行了行驶轨迹分析、环境感知优化及行人车辆识别精度提升等全栈技术验证,提升系统对复杂交通场景的适应能力、安全性和用户体验。
基于Hologres构建自动驾驶图像高性能分析系统包含的主要能力如下:
- 非结构化数据(Object Table):支持通过表的形式读取OSS中非结构化数据(PDF、IMAGE、PPT等)。
- AI Function:在Hologres中可以用标准SQL的方式调用Function,自动调用内置大模型,完成AI服务建设场景。
- 数据加工:提供Embed、Chunk算子,可以对非结构化数据加工成结构化数据存储,无需使用外部算法就能自动Embed。
- 数据检索和分析:提供ai_gen、ai_summarize等算子,使用SQL就能对数据进行推理、问题总结以及翻译等能力。
- Dynamic Table介绍:支持增量刷新模式对非结构化数据自动加工,每次只计算增量的数据有效减少重复计算,降低资源利用率。
- 向量检索:支持标准SQL的向量检索,用于非结构化数据的相似度搜索、场景识别等,在同一个查询中可以自由地实现向量和标量的检索。
- 全文检索:通过倒排索引、分词等机制实现对非结构化数据的高效检索,支持关键词匹配、短语检索等丰富的检索方式,实现更加灵活的检索。
方案优势
通过如上核心能力,在Hologres中对图片检索的核心优势如下:
- 完整的AI数据处理流程:涵盖从数据Embed、Chunk、增量加工和检索/分析的全流程,与使用大数据系统一样轻松构建AI应用。
- 标准SQL加工图片数据 :无需使用专用开发语言,纯SQL就能完成图片数据提取、加工。
- 一个平台支持跨模态检索:支持以文搜图、以图搜图,语义理解突破关键词局限,在Hologres就能实现跨模态检索。
- 检索更精准、灵活和智能:可以轻松构建"关键词+语义+多模态"的混合检索链路,覆盖从精准搜索到意图理解的全场景需求。还能结合AI Function实现对用户意图的深度理解,语义关联和上下文推理,实现更智能的检索能力。
- 数据不出库,安全性更高:不需要将数据导出到外部系统,与Hologres的多种安全能力无缝集成,并高效保护数据安全。
方案流程
本次方案的流程如下:
- 数据集准备。
将图片数据上传至OSS存储。
- 图片加工。
使用Object Table读取图片的元数据信息,然后创建增量刷新的Dynamic Table对数据进行Embed,并为Dynamic Table构建向量索引,以便后续检索能够充分利用索引的功能。
- 使用ai_embed算子将自然语言的问题进行Embedding,然后使用向量检索输出Top N的结果。

准备工作
- 数据准备
本文使用ModelScope公开的BDD100K 自动驾驶图像数据集中val.zip文件,模拟多个车辆真是行驶数据。
- 环境准备
- 购买Hologres V4.0及以上版本实例并创建数据库。
- 购买AI资源。
本文以large-96core-512GB-384GB、1个节点为例。
- 模型部署。本次方案使用的模型以及分配的资源为:
| 类别 | 示例值 |
|---|---|
| 模型名称 | image_embed |
| 模型类别 | clip-ViT-B-32 |
| 模型作用描述 | 图片Embedding |
| 单副本CPU(Core) | 7 |
| 单副本内存 | 30 GB |
| 单副本GPU | 1卡(96 GB) |
| 资源副本数 | 1 |
**说明:**上述模型的资源均为默认分配的资源。
操作步骤
1.下载图片数据并导入至OSS。
- 下载BDD100K 自动驾驶图像数据集中的文件。
- 登录OSS管理控制台,创建Bucket并将已下载的文件上传至该Bucket路径下。上传操作详情,请参见简单上传。
**说明:**文件夹名称请使用小写。
- 账号授权。
a. 登录RAM控制台,创建阿里云RAM角色并授予OSS的相关权限。 推荐授予AliyunOSSReadOnlyAccess权限。
b.为上述阿里云RAM角色添加登录和Hologres的访问权限。
- 阿里云账号(主账号)
修改RAM角色的信任策略。重点需更新如下参数:
- Action:更新为 sts:AssumeRole.
- Service:更新为 hologres.aliyuncs.com
json
{
"Statement": [
{
"Action": "sts:AssumeRole",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"RAM": [
"acs:ram::1866xxxx:root"
],
"Service": [
"hologres.aliyuncs.com"
]
}
}
],
"Version": "1"
}
- RAM用户(子账号)
- 为RAM用户授权。
- 在权限管理 > 权限策略 页面,单击创建权限策略 ,并选择脚本编辑模式创建权限策略。具体操作,请参见创建自定义权限策略
Hologres可通过该策略判断当前RAM用户是否具备创建对应RAM角色的权限。权限策略内容如下。
json
{
"Version": "1",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "hologram:GrantAssumeRole",
"Resource": "<arn账号>"
}
]
}
- 在身份管理 > 用户 页面,单击目标RAM用户操作 列中的添加权限,为RAM用户(子账号)授予上述步骤已创建的权限策略。具体操作,请参见为RAM用户授权。
- 为已创建的RAM角色授权。
修改RAM角色的信任策略。重点需更新如下参数:
- Action:更新为sts:AssumeRole。
- Service:更新为hologres.aliyuncs.com。
json
{
"Statement": [
{
"Action": "sts:AssumeRole",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"RAM": [
"acs:ram::1866xxxx:root"
],
"Service": [
"hologres.aliyuncs.com"
]
}
}
],
"Version": "1"
}
- 对图片进行Embedding。
创建Object Table和Dynamic Table读取图片元数据,并对图片加工Embedding。因为流程较长,Hologres直接将过程封装成附录:存储过程。该存储过程包括的能力如下:
- 创建一张Object Table,用于读取图片的元数据。
- 创建一张增量刷新的Dynamic Table结果表,用于存储加工后的数据,并设置向量索引。该Dynamic Table未设置自动刷新,需要手动刷新。
- Dynamic Table的刷新过程中会使用ai_embed对图片进行Embedding。
该存储过程的使用如下:
sql
--存储过程,创建Object Table和Dynamic Table,使用dt对图片进行Embedding
CALL create_image_table_from_oss(
oss_path => 'oss://xxxx/bdd100k/val/images',
oss_endpoint => 'oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com',
oss_role_arn => 'acs:ram::1xxxx:role/xxxx',
image_table => 'public.dt_image_bdd100k',
embedding_model =>'image_embed'
);
- 刷新结果表。
通过上述步骤创建的Object Table和Dynamic Table都需要手动刷新,才能完成数据加工。该步骤已被封装为附录:存储过程,该存储过程包括的能力如下:
- 刷新一次Object Table获取图片元数据。
- 刷新一次Dynamic Table,进行图片的Embedding加工。
该存储过程的使用如下:
sql
--刷新Dynamic Table,将图片Embedding
CALL refresh_image_table(
image_table => 'public.dt_image_bdd100k'
);
- 图片检索。
图片数据处理过后可以使用向量检索和AI Function进行检索。
以文搜图:
如果使用clip-ViT-B-32模型进行以文搜图,问题请使用英文。如果是中文问题,请换成LLM模型。以文搜图的示例SQL如下:
sql
--以文搜图
SELECT
object_uri,
approx_cosine_distance (embedding_vector, ai_embed ('image_embed', 'a red car in the rain')) AS score
FROM
public.dt_image_bdd100k
ORDER BY
score DESC
LIMIT 1;
object_uri | score
---------------------------------------------------------------+-------
oss://****/bd****k/val/images/b836b14a-fb13****.jpg| 0.322337151
(5 rows)
在OSS中找到第一个结果的图片如下:

以图搜图:
以图搜图的示例SQL如下:
sql
--以图搜图
SELECT
object_uri,
approx_cosine_distance (embedding_vector, ai_embed ('image_embed', to_file ('oss://xxxx/val/images/b9b53753-91a5d5f8.jpg', 'oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com', 'acs:ram::18xxx:role/xxx'))) AS score
FROM
public.dt_image_bdd100k
WHERE
object_uri <> 'oss://hm-**-hangzhou/bd****k/val/images/b9b53753-91a5****.jpg' --排除自身
ORDER BY
score DESC
LIMIT 1;
object_uri | score
---------------------------------------------------------------+------
oss://****/bd****k/val/images/c0e9b7c4-cd8b****.jpg | 0.918008327
在OSS中找到召回的图片,并做对比,结果如下:

附录:存储过程
- 创建Object Table和Dynamic Table
sql
-- Query查询结果默认限制200行,如需更多数据请修改limit,最多展示10000行或20M。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE create_image_table_from_oss(
oss_path TEXT,
oss_endpoint TEXT,
oss_role_arn TEXT,
image_table TEXT,
embedding_model TEXT DEFAULT NULL,
overwrite BOOLEAN DEFAULT FALSE
)
AS $$
DECLARE
image_schema_name TEXT;
image_table_name TEXT;
obj_table_name TEXT;
full_image_table_ident TEXT;
full_obj_ident TEXT;
embed_expr TEXT;
create_sql TEXT;
embedding_dims INT;
BEGIN
-- 1. 拆 schema name + table name
IF position('.' in image_table) > 0 THEN
image_schema_name := split_part(image_table, '.', 1);
image_table_name := split_part(image_table, '.', 2);
ELSE
image_schema_name := 'public';
image_table_name := image_table;
END IF;
obj_table_name := image_table_name || '_obj_table';
full_image_table_ident := format('%I.%I', image_schema_name, image_table_name);
full_obj_ident := format('%I.%I', image_schema_name, obj_table_name);
-- 2. 如果需要覆盖,先删表和索引
IF overwrite THEN
DECLARE
dyn_table_exists BOOLEAN;
rec RECORD;
BEGIN
-- 检查 dynamic table 是否存在
SELECT EXISTS (
SELECT 1
FROM pg_class c
JOIN pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace
WHERE c.relname = image_table_name
AND n.nspname = image_schema_name
)
INTO dyn_table_exists;
IF dyn_table_exists THEN
-- 2.1 关闭动态表自动刷新
-- RAISE NOTICE 'Disabling auto refresh for %', full_image_table_ident;
-- EXECUTE format('ALTER TABLE IF EXISTS %s SET (auto_refresh_enable=false)', full_image_table_ident);
-- 2.2 查找 RUNNING 刷新任务并取消
FOR rec IN
EXECUTE format(
$f$
SELECT query_job_id
FROM hologres.hg_dynamic_table_refresh_log(%L)
WHERE status = 'RUNNING';
$f$,
image_table
)
LOOP
RAISE NOTICE 'Found running refresh job: %', rec.query_job_id;
IF hologres.hg_internal_cancel_query_job(rec.query_job_id::bigint) THEN
RAISE NOTICE 'Cancel job % succeeded.', rec.query_job_id;
ELSE
RAISE WARNING 'Cancel job % failed.', rec.query_job_id;
END IF;
END LOOP;
-- 2.3 删除 Dynamic Table
EXECUTE format('DROP TABLE IF EXISTS %s;', full_image_table_ident);
ELSE
RAISE NOTICE 'Dynamic table % does not exist, skip cancel job and drop.', full_image_table_ident;
END IF;
-- 2.4 无论如何,Object Table 都要删除
EXECUTE format('DROP OBJECT TABLE IF EXISTS %s;', full_obj_ident);
END;
END IF;
-- 3. 创建 Object Table
RAISE NOTICE 'Create object table: %', obj_table_name;
EXECUTE format(
$f$
CREATE OBJECT TABLE %s
WITH (
path = %L,
oss_endpoint = %L,
role_arn = %L
);
$f$,
full_obj_ident,
oss_path,
oss_endpoint,
oss_role_arn
);
COMMIT;
-- 4. 刷新 Object Table
RAISE NOTICE 'Refresh object table: %', obj_table_name;
EXECUTE format('REFRESH OBJECT TABLE %s;', full_obj_ident);
COMMIT;
-- 5. embedding 模型选择
IF embedding_model IS NULL OR length(trim(embedding_model)) = 0 THEN
embed_expr := 'ai_embed(file)';
EXECUTE 'SELECT array_length(ai_embed(''dummy''), 1)'
INTO embedding_dims;
ELSE
embed_expr := format('ai_embed(%L, file)', embedding_model);
EXECUTE format(
'SELECT array_length(ai_embed(%L, ''dummy''), 1)',
embedding_model
)
INTO embedding_dims;
END IF;
RAISE NOTICE 'embedding dimension is: %', embedding_dims;
-- 6. 创建 RAG 输出动态表
RAISE NOTICE 'create dynamic table: %', image_table_name;
EXECUTE format(
$f$
CREATE DYNAMIC TABLE %s(
CHECK(array_ndims(embedding_vector) = 1 AND array_length(embedding_vector, 1) = %s)
)
WITH (
vectors = '{
"embedding_vector": {
"algorithm": "HGraph",
"distance_method": "Cosine",
"builder_params": {
"base_quantization_type": "sq8_uniform",
"max_degree": 64,
"ef_construction": 400,
"precise_quantization_type": "fp32",
"use_reorder": true
}
}
}',
auto_refresh_mode = 'incremental',
freshness = '5 minutes',
auto_refresh_enable = 'false'
) AS
SELECT
object_uri,
etag,
%s AS embedding_vector
FROM %s;
$f$,
full_image_table_ident,
embedding_dims,
embed_expr,
obj_table_name
);
COMMIT;
RAISE NOTICE '';
RAISE NOTICE 'Create image table success: %', image_table;
RAISE NOTICE ' Vector index is: %.embedding_vector', image_table;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
- Object Table和Dynamic Table
sql
CREATE OR REPLACE PROCEDURE refresh_image_table(
image_table TEXT
)
AS $$
DECLARE
image_schema_name TEXT;
image_table_name TEXT;
obj_table_name TEXT;
full_image_table_ident TEXT;
full_obj_ident TEXT;
BEGIN
-- 1. 解析 schema 和表名
IF position('.' in image_table) > 0 THEN
image_schema_name := split_part(image_table, '.', 1);
image_table_name := split_part(image_table, '.', 2);
ELSE
image_schema_name := 'public';
image_table_name := image_table;
END IF;
obj_table_name := image_table_name || '_obj_table';
full_image_table_ident := format('%I.%I', image_schema_name, image_table_name);
full_obj_ident := format('%I.%I', image_schema_name, obj_table_name);
-- 2. 刷新 Object Table
RAISE NOTICE 'Refreshing Object Table: %', obj_table_name;
EXECUTE format('REFRESH OBJECT TABLE %s;', full_obj_ident);
-- 3. 刷新 Dynamic Table
RAISE NOTICE 'Refreshing Dynamic Table: %', image_table_name;
EXECUTE format('REFRESH TABLE %s;', full_image_table_ident);
RAISE NOTICE 'Refresh image table complete: %', image_table;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
- 删除存储过程
sql
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_image_table(
image_table TEXT
)
AS $$
DECLARE
image_schema_name TEXT;
image_table_name TEXT;
obj_table_name TEXT;
full_image_table_ident TEXT;
full_obj_ident TEXT;
rec RECORD;
BEGIN
-- 1. 解析 schema 和表名
IF position('.' in image_table) > 0 THEN
image_schema_name := split_part(image_table, '.', 1);
image_table_name := split_part(image_table, '.', 2);
ELSE
image_schema_name := 'public';
image_table_name := image_table;
END IF;
obj_table_name := image_table_name || '_obj_table';
full_image_table_ident := format('%I.%I', image_schema_name, image_table_name);
full_obj_ident := format('%I.%I', image_schema_name, obj_table_name);
-- 2. 删除表
-- 2.1 关闭动态表自动刷新
-- RAISE NOTICE 'Disabling auto refresh for %', full_image_table_ident;
-- EXECUTE format('ALTER TABLE IF EXISTS %s SET (auto_refresh_enable=false)', full_image_table_ident);
-- 2.2 查找 RUNNING 刷新任务并取消
FOR rec IN
EXECUTE format(
$f$
SELECT query_job_id
FROM hologres.hg_dynamic_table_refresh_log(%L)
WHERE status = 'RUNNING';
$f$,
image_table
)
LOOP
RAISE NOTICE 'Found running refresh job: %', rec.query_job_id;
IF hologres.hg_internal_cancel_query_job(rec.query_job_id::bigint) THEN
RAISE NOTICE 'Cancel job % succeeded.', rec.query_job_id;
ELSE
RAISE WARNING 'Cancel job % failed.', rec.query_job_id;
END IF;
END LOOP;
-- 2.3 删除 Dynamic Table
RAISE NOTICE 'Dropping Dynamic Table: %', image_table_name;
EXECUTE format('DROP TABLE IF EXISTS %s;', full_image_table_ident);
-- 2.4 删除 Object Table
RAISE NOTICE 'Dropping Object Table: %', obj_table_name;
EXECUTE format('DROP OBJECT TABLE IF EXISTS %s;', full_obj_ident);
RAISE NOTICE 'Drop image table complete: %', image_table;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
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