当数据形态从单一的结构化表格，拓展至图片、视频、音频及高维向量等多元模态，传统数据架构要如何打破“数据孤岛”，实现跨模态数据的统一存储、实时检索与智能分析？StarRocks × Paimon × Fluss 给出的答案，正在定义 AI 时代数据底座的进化方向——从传统的结构化数据湖，迈向支持全模态、低延迟、高吞吐的“智能湖仓”。
5 月 27日 19：00-21：00 ，Streaming Lakehouse Meetup · Online EP.3 重磅来袭！这一次，我们聚焦多模态融合检索与实时写入的核心突破，揭秘基于 StarRocks 与 Paimon 构建 AI 时代统一分析检索架构，结合 Fluss 进展，带来前瞻性的技术实践：
- 多模态融合检索：详解 StarRocks 如何实现结构化数据与向量数据的统一存储与高效检索；
- 向量能力解析：StarRocks Committer 亲自解读向量检索核心技术及混合查询底层细节；
- 湖仓性能跃升：深度解析 Native Reader/Writer 机制，打通湖仓实时读写瓶颈，性能大幅提升；
- 湖流一体演进：探索 StarRocks + Fluss + Paimon 最新架构，实现极低延迟的数据接入与分析；
- 最佳实践落地：分享湖仓架构下 ANN 索引的应用案例，以及 AIData 向量检索的一线实战经验。
欢迎锁定直播间，与 StarRocks Core Committer 及阿里云资深技术专家面对面，共同探索多模态湖仓的技术突破与落地路径！
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