近日，阿里云霄格存储Tablestore晓谕全面升级AI场景赈济才调，得当推出AI Agent系念存储功能，在保险高性能与高可用的同期，举座存储资本裁减30%，象征着Tablestore在构建AI数据处理和存储的时期内核才调上，迈出重要一步。

这次升级聚焦Agentic AI爆发配景下的中枢挑战，即怎么已毕恒久、高效、有价值的系念科罚。阿里云Tablestore从AI生态集成、数据模子轮廓、内核才调优化三大维度全面进化，打造专为AI Agent设想的系念和常识库数据存储底座，助力斥地者快速构建具备“系念力”的智能体垄断。

集成主流AI生态

斥地后果大幅陶冶

在AI生态集成方面，为裁减AI垄断接初学槛，Tablestore抓续蔓延与主流AI框架的兼容性。继赈济LlamaIndex、LangChain后，Tablestore现已全面接入Dify、Spring AI，并与阿里云百真金不怕火平台的OpenMemory MCP深度集成。

斥地者可已毕“即插即用”：

Dify用户通过一键树立即可将Tablestore设为向量存储引擎；

阿里云用户可通过SAE、ACK等家具快速部署；

Spring AI的斥地者仅需引入依赖，即可将Tablestore无缝镶嵌企业级Java垄断。

这一系列生态整合，显赫简化了AI垄断斥地经过，闪斥地者更专注于业务逻辑立异。

开源AI Agent Memory框架

告别“面向数据库编程”

在数据模子层面，针对AI垄断中近似的表结构设想、存储逻辑封装等问题，Tablestore团队推出全新开源AI Agent Memory框架，基于通义千问等跨越的AI大模子在对话系念与常识科罚中的最好奉行，预置了会话（session）、音问（message）、常识库（knowledge）三大通用数据模子。

借助该框架，斥地者无需感情底层存储细节，确切已毕从“面向数据库编程”到“面向业务意图编程”的跃迁。举例，斥地者可快速构建具备恒久系念才调的智能客服系统，或赈济常识检索的个性化AI助手。现在，该框架在GitHub开源。

多元索引全面升级

复杂数据处理后果跃升

在内核才调陶冶上，面临AI场景中日益增长的半结构化与多模态数据处理需求，Tablestore对多元索引才调进行深度优化。

新增JSON步伐索引

新增JSON步伐索引，系统自动对嵌套字段进行扁平化并确立索引，在百亿级数据限制下，检索延长裁减超 40%，显赫陶冶简历筛选、商品信息检索等场景反应速率

多模态赈济更强

提供更强的多模态赈济，单行纪录赈济多个向量列，温暖视频监控、跨模态搜索等需求。该设想不仅减少向量元数据存储资本达30%以上，还裁减多特征交融检索的盘算推算负载，已毕更高效的视频骨子分析与图文蚁合检索。

自研Serverless架构+先进算法

资本与性能双优

比较传统自建有经营，Tablestore凭借Serverless架构与企业级劳动才调，为AI垄断提供极致性价比：

集成并优化DiskANN等先进向量检索算法，向量检索举座资本裁减50%；

赈济按需计费与自动掸性伸缩，无需预估资源，轻易应答流量岑岭；

默许赈济跨可用区部署，提供99.99%高可用SLA，温暖金融、医疗等重要业务的镇定性条目。

视频开头：科技最前列

往日，阿里云将抓续深远Tablestore与AI生态的协同，推出更多面向系念存储与检索的立异功能，助力企业从数字化迈向智能化。

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