- 產品概述
- 技術優勢
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- 成功案例
THE VDB向量(liang)數(shu)據(ju)庫是(shi)專為存儲(chu)與(yu)檢索(suo)高(gao)維向量(liang)數(shu)據(ju)設計的系統,核(he)心數(shu)據(ju)源于文本、語(yu)音(yin)、圖(tu)像等(deng)(deng)多模態數(shu)據(ju)的向量(liang)化(hua)處(chu)理(li)。相較于傳統數(shu)據(ju)庫,它在(zai)處(chu)理(li)非結構化(hua)數(shu)據(ju)上優勢(shi)顯著(zhu),能(neng)高(gao)效支持圖(tu)像、音(yin)頻等(deng)(deng)傳統模式(shi)難以(yi)表征的數(shu)據(ju)。在(zai)機器學(xue)習(xi)與(yu)深(shen)度學(xue)習(xi)中,數(shu)據(ju)多以(yi)向量(liang)形式(shi)存在(zai), THE VDB向量(liang)數(shu)據(ju)庫通過近似最近鄰搜索(suo)(ANN)及向量(liang)索(suo)引技術(shu),為自(zi)然語(yu)言處(chu)理(li)、計算(suan)機視覺、推(tui)薦系統等(deng)(deng)AI場景提供高(gao)性能(neng)數(shu)據(ju)存儲(chu)與(yu)檢索(suo),同(tong)時可(ke)以(yi)支撐智能(neng)語(yu)音(yin)、圖(tu)像識別、個性化(hua)推(tui)薦等(deng)(deng)復雜(za)應用。

支持文本、圖像、音(yin)頻(pin)等(deng)多模態(tai)數據(ju)的向量化(hua)(hua)存(cun)儲與檢索,優化(hua)(hua)對非(fei)結構化(hua)(hua)數據(ju)的處理(li)方(fang)式。

采用專(zhuan)門的(de)索引結構和算法(fa),如HNSW、IVF、PQ等,可快(kuai)速計算查詢向量與數據庫中(zhong)向量的(de)相似度,精準(zhun)返回最相似的(de)向量集合。

支(zhi)(zhi)持(chi)水平擴展,通過分布式節點部署實現海量數據存儲(chu)與管(guan)理(li)。可支(zhi)(zhi)持(chi)百萬級QPS,輕松滿足(zu)AI場景下(xia)的向量存儲(chu)與檢索(suo)需求(qiu)。

作為(wei)檢索(suo)增強生成的核心組件,THE VDB向(xiang)量數據庫能夠為(wei)大模型提供外部知(zhi)識庫,擴展模型認知(zhi)邊界。例如(ru),與OpenAI、Langchain、Semantic Kernel等(deng)大模型深度集成。

提供豐富(fu)的API和SDK,支(zhi)持多(duo)種編程語言,方便開發人員集(ji)成(cheng)到應(ying)用(yong)程序中。

支持飛騰、鯤鵬(peng)、海光、龍芯等

支持銀(yin)河麒麟、中標麒麟、凝思、中科方德、歐(ou)拉、龍蜥等(deng)
實現各業務系統數(shu)據(ju)(ju)的(de)接入(ru),通過分(fen)析、整合,為領導層決策提供更高層次的(de)數(shu)據(ju)(ju)及信息依據(ju)(ju)。同時為數(shu)據(ju)(ju)挖掘、大數(shu)據(ju)(ju)分(fen)析、AI預測等工作打下結構(gou)基礎