比较好的多模态数据库

国内有哪些公司/团队在图数据库、图挖掘方面做的比较好？图数据库和图挖掘是近年来大数据和人工智能领域的热门方向。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用的快速发展，图技术因其强大的关联分析能力受到广泛关注。在国内，不少公司和科研团队在这一领域取得了显著成果，推动了图技术的落地与应用。一些国内科技公司较早布局图数据库领域，推出了高性能的分布式图数据库产品。这些产品在金融、社交网络、网络安全等场景中表现出色，能够支持千亿级节点的存储和毫秒级查询。此外，部分团队专注于图数据库的底层优化，例如在存储引擎、查询语言、分布式架构等方面进行创新，使得国产图数据库在性能上逐步接近甚至超越国际同类产品。图挖掘技术。这些应用不仅提高了业务效率，也验证了图挖掘技术的商业价值。行业生态与合作国内图数据库和图挖掘的发展离不开行业生态的支持。近年来，一些技术社区和行业协会开始组织相关的技术分享和竞赛，促进了行业内的交流与合作。此外，部分云计算厂商也推出了图计算服务，降低了企业使用图技术的门槛。总的来说，国内在图数据库和图挖掘领域已经涌现出一批优秀的团队和公司，他们在技术研发和实际应用中取得了显著成果。随着图技术的普及，这一领域的发展潜力将更加值得期待。

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国内哪家大数据分析服务平台比较好？在数字化转型浪潮中，大数据分析服务平台已成为企业提高竞争力的重要工具。面对市场上琳琅满目的选择，如何评估和挑选适合自身需求的大数据分析服务平台，成为许多企业和。在数据采集方面，部分平台支持多源异构数据接入，包括结构化数据库、非结构化文档、实时流数据等。数据处理环节，有效的分布式计算框架和智能算法是关键，能够快速完成海量数据的清洗、转换和计算。分析能力是平台的个人用户关注的问题。本文将从功能特点、技术实力、行业适配性等维度，为您解析国内大数据分析服务平台的现状与选择标准。平台核心功能比较优秀的大数据分析平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全链条能力展示效果上仍有差异。技术架构与性能表现平台的技术底层直接影响其性能表现。基于云计算架构的平台通常具有更好的弹性扩展能力，能够根据业务需求灵活调整资源。内存计算、列式存储等技术创新显著提高了大数据处理的效率，使复杂分析任务能够在更短时间内完成。数据安全机制也不容忽视。优质平台会实施端到端加密、多因素认证和细粒度权限控制，并符合国内数据安全法规要求。在系统稳定性方面，高可用架构和灾备方案能够保障业务

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中国目前做的比较好的大数据公司有哪些在当今数字化时代，大数据已成为推动经济发展和社会进步的重要引擎。中国作为全球第二大经济体，在大数据领域的发展尤为迅速，涌现出一批在技术研发、应用落地和商业模式创新方面表现突出的企业。这些公司分布在不同的细分领域，共同构成了中国大数据产业的繁荣图景。互联网巨头的大数据布局中国几家知名的互联网科技公司在大数据领域拥有显著优势。这些企业依托庞大的用户基础和丰富的应用场景，积累了海量的数据资源。它们不仅构建了强大的数据处理平台，还开发了多种基于大数据的智能服务。在云计算、用户画像、精准营销等方面，这些公司已经形成了完整的技术体系，能够为各行各业提供成熟的大数据解决方案。专业大数据服务提供商除互联网巨头外，中国还成长起一批专注于大数据技术与服务的企业。这些公司通常在特定领域深耕细作，如金融风控、医疗健康、智慧城市等。它们开发了自主知识产权的数据处理工具和分析算法，能够帮助客户从复杂数据中提取有价值的信息。部分企业已经将业务拓展至海外市场，展现出较强的国际竞争力。传统行业数字化转型代表一些传统行业的领军企业也通过数字化转型，在大数据应用方面取得了显著成效。这些

：利用融合后的多模态数据和相关的义信息，构建多模态知识图谱的图结构。可以使用图数据库来存储和查询这个知识图谱。知识推理与应用：基于构建好的多模知识图谱，进行知识推理和应用，如信息检索、问题回答、图像视频多模态知识图谱的构建是指在知识图谱的基础上，融合多种模态的，如文本、图像、视频等，构建一个综合且丰富的知识图谱。这样的知识图谱能够更全面地表达和理解跨模态的数据关系，并能够支持更广泛的应用领域。下面是多模态知识图谱的构建过程的一般步骤：数据收集：收集多种模态的数据如文本、图像、视频等，并对数据进行预处理，如去除噪声、归一化等。实体识别与描述：利用自然语言处理技术对文本进行解析，识别实体并提取实体的属性、关系等信息。对于图像和视频数据，则需要利用计算机视觉和视频分析技术进行实体识别和属性取。模态对齐与融合：将不同模态的数据进行对和融合，使之在语义上相互关联。这可以通过使用特征提取、相似度计算搜索等。多模态知识图谱的构建是一个复杂而庞大的任务，需要涉及多个领域的知识和技术。它需要有数据处理、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等方面的专业知识和技术支持。星环知识图谱平台

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...