AI 生态
云器 Lakehouse 与主流 AI 开发框架和工作流平台深度集成，提供向量存储、全文检索、文件存储、数据查询等能力，作为 AI 应用的数据基础设施。
本章内容
| 集成 | 说明 |
|---|---|
| Dify 集成 | 将 Lakehouse 作为 Dify 的向量数据库和文件存储服务，支持 RAG 知识库构建和非结构化数据管理 |
| N8N 集成 | 在 N8N 可视化工作流中使用 Lakehouse 节点，支持数据查询、表数据比对、多数据库工作流自动化 |
| LangChain 集成 | LangChain ClickZetta 插件，将 Lakehouse 湖仓能力融入 LangChain AI 应用，支持向量检索、RAG 应用构建 |
| 非结构化数据 ETL 管道 | 使用 Unstructured 将 PDF、邮件、图像等非结构化数据转换为 JSON，写入 Lakehouse 并建立向量索引，为 RAG 应用提供数据 |
| Datus 数据工程智能体 | 开源数据工程 Agent，为分析师和业务用户提供具有领域感知能力的智能代理，通过 MCP Server 与 Lakehouse 集成 |
快速选型
我在用 Dify 搭建 AI 应用，需要知识库存储 → Dify 集成：配置 Lakehouse 作为向量数据库或文件存储
我在用 N8N 搭建自动化工作流，需要操作数据库 → N8N 集成：安装 Lakehouse N8N 节点，支持查询和数据比对
我在用 LangChain 开发 AI 应用，需要向量检索 → LangChain 集成：使用 LangChain ClickZetta 插件接入 Lakehouse
我有大量 PDF / 图片等非结构化文件，需要做 RAG → 非结构化数据 ETL 管道：Unstructured → Lakehouse 向量表的完整管道
我想用 AI Agent 自动化数据工程任务 → Datus 集成：通过 MCP Server 让 Agent 直接操作 Lakehouse
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