RAG 知识库构建的核心是实现多源数据的高效整合与精准检索，而多模态数据湖是其关键支撑。首先，数据湖打破文本、图像、音频、视频等数据的形态壁垒，将分散的多模态数据统一归集存储，解决了传统存储 “数据孤岛” 问题，为知识库提供丰富且全面的数据源。其次，数据湖提供多模态数据预处理能力，将非结构化数据转化为可检索的向量或结构化信息，降低数据处理复杂度。同时，其灵活的存储架构与索引机制，支持对多模态数据建立统一检索索引，保障检索的高效性。最后，基于数据湖的Lance，让 RAG 在检索时可联动不同类型数据（如文本搭配相关图像、音频片段），输出更全面的答案，大幅提升知识库的响应质量与场景适配性，成为多模态 RAG 知识库构建的核心基础设施。

随着数据通讯成本的急剧下降，以及各种传感技术和智能设备的出现，从手环、共享出行、智能电表、环境监测设备到电梯、数控机床、汽车、工业生产线等都在源源不断的产生海量的实时数据并发往云端。 物联网数据有两大特点，一是时序，二是海量。由于数据记录条数巨大，导致数据的实时写入成为瓶颈，查询分析极为缓慢，成为新的技术挑战。传统的关系型数据库、NoSQL 数据库以及流式计算引擎由于没有充分利用物联网数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，投入更多的计算资源和存储资源来处理，系统的运营维护成本急剧上升。 通过时序数据库，分布式内存数据库，流式处理，内存计算等技术手段，助力物联网业务生根开花。