向量数据库为AI赋予翅膀

传统数据库通常采用表格结构或关系型模型，而无法直接处理高维向量数据，这导致查询和匹配速度较慢。然而，在当前AI大模型处理数据规模不断增加的情况下，这个问题变得更加棘手。

为了解决这个问题，向量数据库应运而生。向量数据库能够直接将数据存储为向量形式，每个向量代表一个数据对象。向量的维度数取决于数据对象的特征数。例如，一张图片可以被表示为一个由像素值组成的向量，一个文本可以被表示为一个由词频组成的向量。

通过优化的数据结构和索引算法，向量数据库能够更有效地存储和检索大规模的向量数据，并支持高维度向量的相似度搜索和匹配。对于大模型而言，这意味着能够提供更精确和高效的查询结果，从而提升问题回答的准确性和响应速度。

目前的大模型即使采用高效的压缩编码方式，也无法实现无损压缩。这个过程必然会导致熵减和信息损失。如果将所有信息都编码到神经网络中，神经网络将变得庞大且参数规模巨大，导致运行缓慢。

而向量数据库则提供了一个解决方案。在运行时，如果发现信息缺失，可以从向量数据库中获取。这种方法帮助大型模型具备“长期记忆”，满足企业对专用数据和个人对个性化与自动化需求的不断涌现。

目前，主流的AI模型都能将非结构化数据，如文本和图像，转化为高维向量。随着大模型应用场景的扩展，对这些高维向量数据的存储和检索需求也将显著推动向量数据库市场的增长。

星环分布式向量数据库-Transwarp Hippo

星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。

与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。