一、产品介绍
阿里云表格存储（Tablestore）是面向海量结构化数据的Serverless分布式存储服务，诞生于2009年，具备水平扩展、按量付费等特性。本次升级聚焦AI Agent记忆存储，推出三大差异化技术：
- 开源Agent Memory框架：预置会话（Session）、消息（Message）、知识库（Knowledge）通用数据模型，抽象底层存储逻辑，减少开发者70%重复编码。
- 多元索引深度优化：新增JSON格式自动索引，嵌套字段扁平化处理，百亿级数据检索延迟降低40%。
- 多模态向量压缩：单行记录支持多向量列，减少元数据存储成本30%，提升视频分析与图文检索效率。
技术亮点：集成DiskANN向量算法、Serverless弹性伸缩、3AZ跨可用区容灾（99.99% SLA），满足金融、医疗等高可用场景。
二、适用人群
- AI应用开发者：需快速构建具备长期记忆的智能体（如客服系统），避免底层存储设计耗时。
例：通义千问App通过Session表管理用户对话，实现上下文连贯性。 - 企业架构师：需低成本处理百亿级半结构化数据（如商品信息、简历筛选），要求毫秒级响应。
- 多模态研发团队：需融合文本、图像向量检索，如视频监控内容分析、跨模态搜索。
三、核心功能
| 功能 | 技术原理与价值 |
|---|---|
| 开源Memory框架 | 提供Session/Message/Knowledge模型，开发者无需设计表结构，专注业务逻辑。 |
| JSON索引优化 | 自动扁平化嵌套字段，百亿数据检索延迟↓40%，适用于简历筛选、商品库管理。 |
| 多向量列支持 | 单行存储多模态向量（如文本+图像），元数据成本↓30%，特征融合检索效率↑。 |
| 生态即插即用 | 支持Dify一键配置、Spring AI依赖嵌入，5分钟完成LangChain/百炼平台集成。 |
| Serverless弹性 | 按需计费+自动扩缩容，流量高峰无需预估资源，向量检索综合成本↓50%。 |
四、使用技巧
| 场景 | 操作步骤 | 效果验证 |
|---|---|---|
| 构建智能客服 | 1. 调用MemoryStore初始化会话2. put_message()记录用户与AI交互3. list_messages_paginated()提取历史对话 | 某电商客服接入后，响应速度≤8ms，用户留存率↑15% |
| RAG知识库检索 | 1. 使用KnowledgeStore存入文档2. 向量检索+全文检索双引擎召回 3. 多租户隔离保障数据安全 | 1688商品搜索召回率提升至98% |
| 低成本存储扩容 | 启用Serverless模式，按API调用量付费，存储型业务成本低于自建方案30% | 某平台PB级数据年省千万级 |
五、访问地址
👉 阿里云Tablestore控制台：https://www.aliyun.com/product/ots
👉 GitHub开源框架：https://github.com/aliyun/tablestore-for-agent-memory
结语
阿里云Tablestore以“记忆存储框架+向量优化+生态集成”三驱突破，直击智能体开发中的存储效率与成本痛点。未来将持续深化多模态分析能力，推动企业从数据存储迈向智能决策。
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