MatrixOrigin的博客

原创 爬得快，更要处理得快：MOI MCP 如何攻克数据处理效率瓶颈

演示如何以 MOI MCP 为核心引擎，联动网络爬虫与对象存储，构建从数据获取到价值提炼的端到端自动化管道，消除数据处理等待时间，实现真正的实时数据工作流

原创 视频+教程 | 解锁 RAG 深度搜索应用潜能：Deerflow 与 MOI 融合实战指南

详细介绍如何将开源 RAG 应用开发引擎 Deerflow 与 MOI 的 RAG 服务进行集成，帮助开发者快速构建强大的深度检索增强生成应用。

原创 矩阵起源成功登陆深圳“专精特新”专板，加速 AI 数据智能新进程！

11月6日，在深圳创投日活动上，矩阵起源作为"专精特新"专板入板企业亮相并接受授牌，获准进入最高层培育层，标志着公司在专业化发展道路上获得权威认可。

原创 视频+教程 | 三位一体：MOI 数据源 + MO 向量存储 + Dify 应用层，构建企业级 RAG

本教程介绍了如何利用MOI数据源、MO向量存储和Dify应用层构建企业级RAG系统。主要内容包括：1）环境准备与Dify-MO集成，指导安装Git、Docker并配置Dify平台使用MatrixOne作为向量数据库；2）核心数据流程，演示从MOI平台导出处理好的分段数据到Dify知识库；3）智能应用构建，基于导入数据创建AI聊天机器人。教程详细说明了每个环节的配置步骤，包括Docker镜像构建、环境变量设置、MOI连接器配置等，并提供了数据验证方法。通过这套"三位一体"方案，企业可快速搭

原创 当人人都在谈模型时，拖垮 AI 项目的却是“数据“这件事

超过95%的企业AI项目在PoC后陷入停滞，真正拖垮项目的不是模型能力，而是数据处理难题。本文探讨如何通过AI原生数据智能平台，将沉睡的非结构化数据转化为AI可用资产。

原创 企业落地 NL2SQL，需要的是 AI-ready data 和小模型

从Demo走向生产，探讨NL2SQL企业落地的关键路径：构建AI-ready数据底座，选择3B-7B小模型配合LoRA微调，建立工程化流程，实现可控、低成本的智能查询系统。

原创 第五届 HiPM 产品创新力峰会｜矩阵起源带您深度解析企业级 Agent 实践

第五届HiPM产品创新力峰会在深圳举办，矩阵起源受邀分享企业级AI Agent解决方案。产品专家魏旭东指出，企业AI落地的核心痛点是数据混乱，需先治理多模态数据才能实现价值。以"标书智能体"为例，通过数据治理和智能体协同，将标书制作从3-7天缩短至数小时。现场展台引发热烈讨论，矩阵起源强调AI价值源于扎实的数据治理和业务理解，已服务多家龙头企业实现智能化转型。

原创 AI时代的数据管理新范式：Git for Data让数据工程化

AI快速发展与企业数据管理滞后的矛盾日益突出。算法迭代日新月异，但企业数据多沉睡在孤岛中，格式杂乱，导致70%的AI项目时间耗费在数据准备上。软件开发已实现工程化，数据管理却仍处"前Git时代"：变更难追溯、版本靠复制、协作靠默契。文章提出"Git for Data"新范式，通过瞬间快照、毫秒级克隆分支和版本审计三大能力，实现数据工程化管理。MatrixOne数据库作为技术底座，支持这一范式落地，将AI开发周期从数周缩短至数天，助力企业构建AI核心竞争力。

原创 Git for Data：像Git一样管理你的数据

摘要 AI时代的数据管理面临新挑战，MatrixOne提出"Git for Data"解决方案，将代码版本控制理念引入数据管理。该方案支持数据版本控制、快速回滚、分支管理等功能，能有效应对AI幻觉、确保数据溯源、提升协作效率。核心能力包括细粒度版本控制、秒级恢复、数据分支/克隆、权限管理等，基于存储优化技术实现低成本高效运作。作为云原生超融合数据库，MatrixOne兼容MySQL，支持多模态数据存储，为AI应用开发提供敏捷、安全的数据管理新范式。

原创 斥巨资引入的 AI，为何在业务一线“水土不服”？

企业AI应用面临最后一公里难题：通用AI模型虽知识丰富，却因缺乏企业特定数据和业务语境导致落地效果不佳。本文提出构建智能数据飞轮解决方案，通过多模态数据融合、快速迭代、可信评估和成本优化，帮助AI快速适应企业场景。实践证明，该方案可将标书制作周期缩短至1/3，准确率提升45%。核心观点认为，AI落地的关键在于构建适配的企业数据底座，而非追求更强大的通用模型。

原创 【喜报】矩阵起源荣获2025深圳市“种子独角兽企业”称号

2025中国（深圳）独角兽企业大会在深圆满落幕，矩阵起源荣获"2025深圳市种子独角兽企业"称号。大会发布《深圳市独角兽企业及瞪羚企业研究报告2025》，显示深圳潜在独角兽企业149家，总估值3500亿元。矩阵起源作为AI领域领先企业，其核心产品MatrixOne Intelligence帮助企业实现多模态数据智能化管理，已服务多家行业龙头企业。该评选由深圳工信局等联合主办，36%上榜企业获政府引导基金支持。

原创 【喜报】双算法过审！矩阵起源深度合成算法获国家网信办备案通过

2025年9月，矩阵起源两款AI搜索生成算法通过国家网信办备案，成为国内少数具备数据智能合规落地能力的企业。其MatrixOne Intelligence平台融合AI技术与数据治理，已服务多家龙头企业，推动企业智能化转型。此次备案标志着公司技术获得官方认证，具备合法商用资质，未来将持续以合规智能方案赋能行业发展。

原创 以数生智、以智驭数，矩阵起源产品发布会圆满落幕

【2025年9月12日，中国·上海】——今日，矩阵起源在上海隆重举办以 “以数生智、以智驭数” 为主题的产品发布会，正式推出两款战略级核心产品：超融合异构云原生数据库 MatrixOne (MO) 与 AI原生多模态数据智能平台 MatrixOne Intelligence (MOI)。发布会吸引了来自制造、金融、能源、互联网等行业的企业代表和媒体，围绕 AI 行业趋势、数据智能发展及落地挑战展开深入探讨。

原创 倒计时3天 | 9月12日矩阵起源产品发布会重磅演讲嘉宾抢先看！

矩阵起源将于9月12日在上海举办“以数生智，以智驭数”产品发布会，探讨数据与AI的深度融合。CEO王龙等高管将分享数据智能飞轮如何推动企业数字化升级，解析超融合HTAP架构等技术创新。活动还设有圆桌论坛，邀请行业专家讨论AI时代的企业核心竞争力。矩阵起源作为数据智能平台提供商，其MatrixOne Intelligence产品已服务多家龙头企业，助力企业智能化转型。

原创 您的数据，正在“喂饱”还是“饿死”你的大模型？

生成式AI（GenAI）应用面临超80%项目无法落地的困境，核心瓶颈在于数据碎片化问题已升级为多模态数据割裂。传统解决方案难奏效，需构建统一数据智能底座。《面向GenAI的数据智能底座》白皮书提出系统性方案，涵盖问题分析、实施路线图和技术架构解析，帮助企业实现数据从"绊脚石"到"燃料库"的转变。矩阵起源与InfoQ联合发布的这份报告，为AI应用落地提供了突破性思路。

原创 以数生智，以智驭数：GenAI新常态下的企业数据之道 | 矩阵起源产品发布会重磅启幕

一场真正面向未来的智能变革，从真正掌控数据开始。生成式人工智能（GenAI）的浪潮正以前所未有的速度重塑产业格局。Gartner预测显示，到 2028 年，至少有 15% 的日常工作决策将由 AI 智能体自主完成，且 33% 的企业软件应用会集成智能体的能力。这场变革不是短暂的技术热潮，而是商业世界的"新常态"。然而，在C端应用热闹非凡的背后，企业级市场正面临更复杂的信任危机。研究显示，超过 80% 的企业 AI 项目在 POC（概念验证）之后就停滞不前。

原创 技术解读|MatrixOne高效 CDC：基于快照的分布式数据库优化方案

CDC ，即变更数据捕获，是一种用于监控数据库变更（插入、更新、删除及模式变更）并将这些变更以可消费格式传递给其他系统的技术。它是连接数据库与下游应用（如缓存、数据仓库或搜索引擎）的桥梁，广泛应用于实时同步、分析和灾备等场景。传统 CDC 依赖于解析数据库事务日志（如 MySQL 的 binlog 或 PostgreSQL 的 WAL ）。解析延迟：大日志文件的解析耗时较长，导致变更捕获延迟。资源开销：日志解析需要大量CPU和内存，影响数据库性能。HTAP适配性差。

原创 技术解读 | 搭建NL2SQL系统需要大模型么？

近年来，大模型（LLMs）的热潮推动了自然语言处理（NLP）任务的广泛进展，NL2SQL（自然语言转SQL）作为热门任务之一也不例外。但是普遍的这些模型的参数量都在100B以上，而NL2SQL作为一个相对niche的场景，并且和业务场景结合密切的情况下，是否可以在一些小参数量的模型上也获得比较好的表现呢？效果立竿见影，准确率从 0.44 → 0.81，说明大模型“理解错误”更多是输入结构的问题。这时候，如果不先过滤schema，大模型也会“幻觉”严重，因为注意力被不相关字段稀释。

原创 MatrixOne存储优化：HTAP场景下的智能存储优化策略

​类 LSM（Log-Structured Merge Trees）数据库通常依赖数据合并清理存储空洞、降低文件重叠度以维持数据有序性，提升查询效率。现有的合并调度技术普遍采用固定阈值触发策略或人工干预机制，通过直方图统计文件重叠情况（如点深度pd的离散区间分布）。然而，这些方案在面向 HTAP（混合事务/分析处理）场景时面临显著缺陷：对非 KV 场景维护自动化不足：传统方法过多依赖数据库管理员手动识别合并时机并触发任务，尤其非 KV 场景下，落盘文件大小不可控时，运维负担剧增；

原创 直播预告 | 您的数据能喂给AI了吗？让GenAI读懂企业语言——产品分享会：矩阵起源MatrixOne Intelligence产品独家解析

8月8日 16:00-17:00，矩阵起源资深产品专家朱璟超将带您从解决企业多模态数据治理挑战出发，深入解析平台如何通过超融合架构突破传统数据管理瓶颈；实时Demo演示直观展现数据底座赋能业务的核心能力，并分享真实客户场景中端到端智能转型的实践案例。本期直播将聚焦企业级 AI 原生多模态数据智能平台——MatrixOne Intelligence，揭秘如何通过超融合架构统一治理结构化、半结构化与非结构化数据，打造高质量的 AI-Ready 数据底座。企业私域数据复杂难管，如何真正“喂饱”大模型？

原创 应用案例——金意陶｜ MatrixOne Intelligence助力金意陶构建智能瓷砖图像搜索平台

金意陶希望构建一个基于图像搜索的智能平台，支持销售通过拍照、上传图片或输入文字来精准找到相关产品，同时查询库存信息，从而提升客户体验并优化销售效率。通过基于MatrixSearch的智能搜索平台，金意陶在产品检索和客户体验方面实现了显著提升：搜索效率提升90%，销售能够快速找到符合需求的瓷砖产品。2. 业绩显著提升： 得益于便捷的操作和丰富的信息，业务人员的成交率和客户满意度均有显著提高，进而推动了业绩的增长。a. 对搜索结果进行后台过滤分类后，小程序展示匹配的产品信息，包括名称、规格、图片、库存等。

原创 7月25日 矩阵起源亮相深圳DA数智大会，解读多模态大模型驱动的数据处理新方法

OCR技术近年来迅速普及，广泛应用于文件扫描、快递单号识别、车牌识别及日常翻译等场景，极大提升了便利性。每种技术在特定场景下各有优劣：传统OCR适合实时场景，深度学习OCR精度高但依赖大量数据，大模型OCR泛化能力强但训练成本高。2025年DA大会深圳站即将在在盛大举行，矩阵起源邀您一同解读多模态大模型驱动的数据处理新方法。01演讲前瞻在，矩阵起源 AI平台研发负责人刘超将分享，内容聚焦于“大模型时代”下的数据处理技术演进，分享矩阵起源的核心技术迭代进程。

原创 7月17日 2025可信数据库发展大会 邀您共探GenAI时代对数据库的挑战与需求

人工智能时代，海量多模态数据正在重塑数据基础设施的边界，文本、图像、音视频等异构数据的融合管理成为关键挑战。2025年7月17日（周四）下午，可信数据库发展大会 · 多模与分析型数据库&云原生数据库分论坛将于北京·悠唐皇冠假日酒店盛大举行。他将分析GenAI时代对数据库的核心需求变革与挑战，分享MatrixOne数据库的技术架构、核心特性及。技术开发者能深度了解 MO 数据库的内核设计。，展示向量检索与全文融合的创新应用。在 GenAl 场景中的应用案例。我们诚邀您前来讨论交流！

原创 官宣｜矩阵起源官网「体验中心」正式上线，文档解析能力开放试用！

海量的制度文件、合同文本、技术说明、图纸报告……都藏着关键业务知识，却因格式复杂、内容非结构化，始终无法真正服务 AI 应用，成为被。即日起，在体验中心上传文档并提交使用反馈/建议的用户，将有机会获得矩阵起源送出的公仔、双肩包、钥匙扣等奖品。文档解析是构建企业 AI 的。我们希望这不只是展示，而是。

原创 直播预告 | 7月10日晚19:30，解锁AI原生数据力量！

原创 MatrixOne Intelligence v3.3 正式发布：结构化、自动化、可视化三重进化

通过数据接入、智能解析、数据工作流、超融合的湖仓底座，MatrixOne Intelligence 为企业提供了一站式的端到端平台，将企业内部的自有数据变成可以服务于 GenAI 落地应用的 AI-Ready 数据。该能力显著降低了数据准备的技术门槛，提升了数据生成的效率与灵活性，帮助用户在多样化的下游任务中实现更高质量的数据驱动训练，缩短模型迭代周期，加速 AI 应用落地。：将原解析节点中的文本嵌入功能拆分为独立的文本嵌入节点，提升了解析流程的模块化与灵活性，便于用户按需组合调用。

原创 Agentic时代，我们需要什么样的数据工程（一）

从“Copilot”到“Agent”，我们正站在一个新时代的黎明。在这个由AI Agent驱动的未来，AI将不再仅仅是人类的僚机或被动的工具，而是能够深度融入企业核心业务流程、自主感知、决策并执行复杂任务的“数字员工”。然而，Agent的智能水平和效率表现，完全取决于它能获取和理解的数据质量。通用大模型是基于海量互联网公开数据训练出的“通才”，知识广博但缺乏行业深度；若要解决企业特定的、高价值的业务问题，则必须依赖企业内部日积月累的、充满独特业务洞见的私域数据。

原创 燃动一夏，活力绽放 | MO六月运动月精彩收官

六月，不止有蝉鸣与骄阳，更有 MOer 跃动的身影与挥洒的汗水！为期一个月的运动月正式收官。这不是一场竞赛，而是一次关于健康、坚持与活力的集体奔赴。让我们一起重温这场属于每个人的运动盛宴～

原创 6月27日-28日 AICon 北京站，我们在展位等您来！

在 GenAI 及各类 AI Agent 逐渐深入企业业务场景的当下，为了让通用大模型在行业中提高解决业务问题的精确度，不管是通用模型适应行业所进行精调方案，还是通过RAG架构进行知识外挂的方案，都离不开企业自有高质量数据的输入。6月27日-28日，AICon全球人工智能开发与应用大会（北京站）将于北京国际会议中心盛大启幕。矩阵起源诚邀您于莅临（见下图红框位置），共同探讨如何挖掘企业自身海量数据价值，让GenAI 在业务场景中产生价值。

原创 技术解读|MatrixOne Intelligence模型解析原理及微调实践

其原理很简单：就像教学生做特定类型的应用题一样，我们给模型提供一批高质量的"问题-标准答案"对（即标注好的数据集），然后让模型根据这些范例来调整自己的内部参数，使其输出越来越接近我们提供的"标准答案"。其不仅仅是微调现有的VLM模型，而是重构了整个模型架构，并提出了先解析结构后解析内容（analyze‑then‑parse）的架构。在前文提到的文档解析任务中，这个"问题-标准答案"对就是"一篇PDF文档"和"它对应的完美Markdown格式文本"。OCR 的目标是将图像中的文字转换为机器可读的文本格式。

原创 最新资讯 | 矩阵起源产品VP邓楠亮相中国行业互联网大会 揭秘AI原生数据工程新范式

邓楠援引行业数据指出：”当前企业80%的数据为视频、文档、图像等非结构化形态，且以每年60%的速度持续增长。而MatrixOne Intellignce平台提供的一站式数据工程解决方案，可以帮助企业将自有数据转化为AI-Ready数据，支持文档智能自动化、多模态RAG应用和AI大模型精调等场景，助力企业跨越这一数据鸿沟，实现AI落地与业务价值提升。它内置了一套完整的多模态数据管道，能够自动化地接入、治理、增强各种类型的多模态数据，如文档、图像、音视频等。添加图片注释，不超过 140 字（可选）

原创 AI时代的“数据之困”，什么是AI-Ready Data

更深远地看，实现数据AI就绪的努力将催化组织在数据治理、数据素养和跨部门协作等方面的全面成熟，打破数据孤岛，提升整体数据能力，从而孕育出惠及企业全局的数据驱动文化，这其中，人的因素和流程优化与技术平台同等重要。至关重要的是，每个切分后的数据块都应附带丰富的元数据，如原始文档出处、章节信息、主题标签等，这些元数据不仅能提升检索的精确度，还能为大模型提供更全面的背景知识，从而增强其输出内容的可信度和可溯源性。最后，贯穿整个数据生命周期的是数据治理与安全，要求企业建立清晰的管理政策，确保数据合规、安全。

原创 文字稿 | MatrixOne2.0.0：AI向量与高可用能力的重磅升级MatrixOne 2.0.0 新特性解读

针对这些需求，结合了强大的数据管理能力、检索能力与生成支持能力，为开发者提供了从底层架构到高层应用的一站式解决方案。内置的自动扩展和分布式架构，使其能够动态应对不同规模的负载需求，无论是个人开发者的轻量级应用到企业级的大规模部署，通过一台笔记本，完成了从环境搭建到系统开发的全过程，展现了大模型结合数据库的强大潜力。应用提供了无缝衔接的信息检索，特别是在多模态场景下，能显著提升检索的准确性与生成结果的相关性。向量检索：通过向量数据类型和向量索引，实现高效的向量距离检索，满足大规模数据集的需求。

原创 直播回顾 | MatrixOne 2.0 AI 向量数据库与GenAI能力深度解析

活动首先回顾了MatrixOne的发展历程，从2021年10月的项目启动，到如今成熟的2.0版本，MatrixOne一直秉承自主研发的理念，持续优化技术架构，融合多种数据库能力。MatrixOne采用共享存储（S3）为文件服务的基础架构，结合事务层与计算节点（CN），以及基于Raft协议的共享日志服务，确保计算资源的弹性伸缩和数据的无缝迁移与管理。我们将深入探讨MatrixOne如何通过独特的架构和技术，解决企业在数据安全、高可用等方面的问题，助力企业在数字化转型中迈向更高效、更智能的未来。

原创 矩阵起源入选IDC《RAG与向量数据库市场前景预测》报告

报告预测，向量数据库将继续推动生成式AI在更多行业和场景中的应用，其高效的数据存储与检索能力将进一步提升内容生成和智能搜索的精度。IDC报告指出，RAG作为一种通过检索增强生成的技术框架，能够有效提升大模型在知识问答、对话等场景中的表现，而向量数据库则为RAG提供了高效的数据存储和检索支持。矩阵起源的超融合媒资数据平台通过统一检索、AI驱动的多模态数据解析和智能内容生成，帮助媒体机构实现分散数据的集中管理、快速检索和创新应用。该方案通过提升内容生产效率和数据价值，增强了媒体的市场竞争力和创新能力。

原创 释放创作潜力！Flux 模型现已集成至 ComfyUI，快来体验！

的突出优势在于卓越的图像生成能力和多样化的应用场景。它在人像生成上表现尤为出色，不仅能精准捕捉细腻的表情和肤色，还支持多种分辨率和纵横比，打破了传统。开发者可以根据个人需求选择合适的 GPU 规格，轻松创建 Comfyui实例。一旦实例创建完成，你可以通过平台的内置工具来启动 ComfyUI。的发展，通过设定行业新标准，并推出开源和商业化版本，满足不同用户的需求。亿参数，是当前规模最大的开源文本到图像生成模型之一。，即可打开部署好的 ComfyUI 镜像。，选择镜像时，找到前缀为。

原创 【喜报】矩阵起源在2024年中国创新创业大赛斩获多个奖项！

为了应对上述问题，且顺应AI“元年”的行业趋势，矩阵起源全面拥抱并投身于大模型技术的研发，持续完善AI技术底座，将业务由HSTAP数据库拓展至AI基础设施和AI平台，在现有产品MatrixOne超融合异构多模数据库的基础上发布升级版产品项目：链接算力、数据和AI-Native应用的智能操作系统MatrixOS。大赛过程设置初赛、半决赛、行业决赛等环节，其中在初赛环节进一步细分为预选赛（区赛）、挑战赛等，为各类企业、机构、组织以及有志于创新创业的个人，提供比拼创新创意、共话创业梦想的广阔舞台。

原创 MatrixOne v2.0.0 release note

MatrixOne 本次迭代对系统在生成式AI应用支持、容灾和稳定性方面做了大幅度提升，重点功能包括：支持对外部存储上的数据访问以及对非结构化数据的访问能力，提供了全文检索能力，提升了向量检索的性能、支持快照备份和基于时间点的数据恢复（PiTR）、CDC 和基于日志复制的主备集群容灾能力，并进一步提升了对 MySQL 的兼容性。当数据发生变更时，表级别发布订阅可以将特定表的数据变更实时同步到订阅者，而不暴露其他表的信息，这相较数据库级别的发布订阅，提供了更高的灵活性和控制。开发必须兼顾多租户模型的需求。

原创 矩阵起源 CEO 王龙出席 1024 超互联（苏州）总部节点发布会

在这个新兴时代，与传统的IT架构相比，企业应用开发已经发生了巨大变化——从过去基于服务器和代码的开发模式，转向如今与大模型进行深度交互的方式。双方通过整合各自优势，旨在打造一套新的软件层，能够在硬件和AI应用之间形成有效的桥梁，解决企业在数据管理和算力部署上的难题。王龙指出，企业在推动大模型落地时，仍需应对数据治理中长期存在的痛点，比如数据来源的多样性和数据的快速增长。此次发布会的成功举办，不仅展示了矩阵起源在数据治理和大模型应用领域的创新能力，还凸显了其与世纪互联的紧密合作。矩阵起源及世纪互联在多模态。

原创 MatrixOne 助力西安天能替换MySQL+MongoDB+ES打造一体化物联网平台

然而，现有架构难以在数据量持续增长的情况下保证高效的查询与写入性能，尤其在日志数据和设备上报信息的分析上，统计效率低下，影响了平台的实时性。第一，系统需要接入，配置和管理海量的设备，每个设备都涉及到通信协议的配置，数据解析的规则，同时还有系统本身的各类管理模块，这里需要处理的都是事务性的。不仅需要维护三套存储系统，还需要针对不同的数据源进行复杂的业务逻辑处理和查询优化。第三，设备及平台也会产生大量的日志文本数据，这些日志需要进行解析和查询，以确保平台的稳定性和可靠性，同时也用于安全审计相关的目的。