Onehouse Vector Embeddings Generator：为数据湖无缝集成向量化能力，实现RAG架构

在构建面向AI的现代数据架构时，一个核心挑战是如何高效地管理和利用向量嵌入（Embeddings）。传统的数据湖仓库（Lakehouse）如 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake 虽然在批处理和事务性数据管理上表现出色，但缺乏原生、低成本的向量生成与管理能力，导致企业需要为此引入额外的复杂基础设施。Onehouse 近期推出的 Vector Embeddings Generator 正是为了应对这一痛点而生。

产品定位：无缝集成向量化能力

Onehouse Vector Embeddings Generator 的核心价值在于，它允许基于 Hudi、Iceberg 或 Delta Lake 构建的传统数据湖，在不改变现有架构、无需重构数据模型的前提下，自然获得“向量化能力”。它将向量视为一等公民数据，直接在数据层进行全生命周期管理。

企业可以在数据摄取（Ingest）或处理（ETL/ELT）阶段，自动为指定的文本、文档或日志列生成向量嵌入，并直接写入到 Lakehouse 表中。这尤其适用于拥有海量非结构化数据，并需要批量化或增量生成向量，以服务于 RAG（检索增强生成）、智能搜索、推荐系统或模型重训练等 人工智能 场景的企业。

核心功能一览

• 批流一体的向量自动生成：在数据摄取或ETL流水线中，直接为特定列生成向量嵌入，支持批量与流式处理。
• 灵活的模型配置：支持 OpenAI、Voyage AI 等主流嵌入模型，并允许用户轻松扩展接入自定义模型。
• 原生Lakehouse存储：生成的向量直接作为新增列或旁路列写入原数据表，享受与原始数据同等的事务一致性、版本控制和CDC能力。
• 增量更新保证新鲜度：当源数据发生变化时，支持仅对变更部分触发嵌入重计算，确保向量与原始数据实时同步。
• 向量数据库反向同步：可按需将Lakehouse中的向量数据同步到 Pinecone、Milvus 等在线向量数据库，用于低延迟检索。
• UI与Pipeline双配置通道：既提供直观的图形界面快速上手，也支持通过代码和配置文件实现工程化、自动化部署。

架构无侵入的设计哲学

传统的数据湖设计初衷是面向结构化数据的批处理存储，其表格式本身并不包含向量列的概念。Onehouse 的创新在于，它在数据摄取层或ETL处理层直接嵌入了一个向量生成流水线。该流水线将计算得到的向量以新增列或旁路列（Sidecar Columns）的形式写回原有的数据湖表中，整个过程无需：

• 将数据迁移至新的向量数据库。
• 重新设计表结构（Schema）。
• 引入一套独立的向量数据基础设施。

这使得任何现有的数据湖表都能瞬间具备向量化查询与分析的能力。

技术实现：将向量生成变为原生数据操作

Onehouse 所做的，是将“生成向量”这一过程，转变为数据湖体系内部的一个标准化的数据操作。通过下表可以清晰对比传统数据湖与集成Onehouse后的能力差异：

本质上，Onehouse 将向量嵌入变成了“数据流水线内原生的衍生列”，使向量成为一种“湖原生特性”（Lake-native Feature）。

这意味着：

• 任何下游的分析任务或AI流水线都可以直接读取并使用这些已生成的向量列。
• Lakehouse 成为了所有RAG应用和向量数据的 “唯一真相源”（Single Source of Truth）。
• 外部的向量数据库（如Pinecone）则退居为纯粹的 “加速服务层”（Serving Layer），用于优化在线检索性能，而非核心数据存储。

这是一种架构范式的转变。企业无需引入全新的数据库、不必重构现有系统架构、也无需工程团队重写大量数据流水线代码，即可让现有的 数据湖 基础设施平滑升级，具备强大的AI就绪（AI-ready）能力。