搭建 向量数据库

搭建本地向量数据库：开启数据管理的新篇章在人工智能和大数据时代，向量数据库正成为数据管理领域的一颗新星。这种新型数据库能够高效处理非结构化数据，为AI应用提供强大的数据支持。搭建本地向量数据库，不仅云端传输带来的安全风险，同时能够根据业务需求进行深度定制和优化。二、搭建本地向量数据库的关键步骤硬件配置是搭建向量数据库的基础。建议选择高性能CPU和大容量内存，因为向量计算对计算资源要求较高。存储设备推荐使用SSD，以确保快速的数据读写速度。软件环境搭建需要选择合适的操作系统和依赖库。数据导入与索引构建是核心环节。需要将原始数据通过预训练模型转化为向量，然后选择合适的索引算法。三、本地向量数据库重要支撑。搭建本地向量数据库是一个系统工程，需要综合考虑硬件、软件、算法等多个因素。随着技术的不断进步，向量数据库将在更多领域发挥重要作用，推动数据管理向智能化方向发展。企业应该抓住这一技术机遇，构建自己的向量数据库系统，为未来发展奠定坚实基础。能够满足企业对数据安全的需求，还能根据特定场景进行深度优化，是构建智能系统的关键一步。一、向量数据库：数据管理的新范式向量数据库与传统数据库有着本质区别。它采用向量化存储方式，将文本、图像、音频等非

智能问答系统与向量数据库搭建全攻略智能问答系统：开启智能交互新时代在科技飞速发展的今天，智能问答系统已逐渐融入我们生活与工作的方方面面，成为不可或缺的智能助手。它是一种利用自然语言处理、机器学习增长。而向量数据库则专门针对高维向量数据进行了优化设计，采用了如高效的索引结构，能够快速定位和检索高维向量数据，大大提高了查询效率。智能问答系统搭建步骤（一）数据收集与预处理数据收集：数据是智能问答系统、深度学习等人工智能技术，能够理解人类以自然语言提出的问题，并给出准确、有用回答的系统。向量数据库：智能问答系统的“智慧大脑”（一）向量数据库简介向量数据库，是智能问答系统得以高效运行的关键支撑，堪称其“智慧大脑”。简单来说，向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。在人工智能领域，大量的数据，如文本、图像、音频等，都可以通过特定的算法转化为向量形式，这些向量包含了数据的关键特征和语义信息。向量数据库就是负责存储这些向量，并提供高效的检索机制。与传统数据库不同，向量数据库并非基于简单的关键字匹配或关系查询，而是基于向量之间的相似度来进行数据检索。它通过计算向量之间的距离，如余弦相似度

。个性化推荐星环分布式向量数据库Hippo可与各类深度学习平台搭建的模型进行耦合，通过向量相似度检索，可以对用户行为与喜好等多方面进行分析、挖掘，做到千人千面的推荐效果。智能搜索，智能问答知识图谱的目的星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo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具备弹性扩缩容星环分布式向量数据库Hippo采用全面容器化部署，支持服务的弹性扩缩容，同时具备多租户和强大的资源管控能力。高扩展性，海量向量数据存储与直接利用各类算法lib不同，星环Hippo存储和计算都可以充分利用分布式特性，按需灵活扩展，满足大规模集群部署需求；通过Raft算法确保数据的强一致性；并提供故障迁移，数据修复等数据保障能力。深度优化，高性能数据检索星环分布式向量数据库Hippo支持多进

、语音识别、视频指纹等多类AI场景。个性化推荐：星环分布式向量数据库Hippo可与各类深度学习平台搭建的模型进行耦合，通过向量相似度检索，可以对用户行为与喜好等多方面进行分析、挖掘，做到千人千面的推荐效果向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库。向量数据库基于向量相似性搜索，可以处理更多非结构化数据，比如图像和音频。在机器学习和深度学习中，数据通常以向量形式表示，因此向量数据库被广泛应用于这些领域。向量数据库哪个好？星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo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

向量数据库早先被用于文本搜索或者语义搜索，过去不少公司用来做个性化推荐、构建知识图谱等。随着大模型的兴起，向量数据库可以让大模型更高效率地存储和读取知识库，并以更低的成本进行模型微调，进一步地激发AI应用场景。此外，几千、上万种应用带来海量的数据，需要一个高扩展的向量数据库来存放更多的数据信息。而向量数据复杂度的提升，模型推理速度的加快等也要求能够提供高性能的检索能力。实时动态变化的数据，对向量数据库的实时写入、实时更新、实现召回能力的要求变高，通过将实时资讯、实时新闻、市场行情等快速变化的信息及时地内置到模型中，使其能够提供更实时、更精准的结果。星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo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

多类AI场景。个性化推荐：星环分布式向量数据库Hippo可与各类深度学习平台搭建的模型进行耦合，通过向量相似度检索，可以对用户行为与喜好等多方面进行分析、挖掘，做到千人千面的推荐效果。智能搜索，智能星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo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具备弹性扩缩容：星环分布式向量数据库Hippo采用全面容器化部署，支持服务的弹性扩缩容，同时具备多租户和强大的资源管控能力。高扩展性，海量向量数据存储：与直接利用各类算法lib不同，星环Hippo存储和计算都可以充分利用分布式特性，按需灵活扩展，满足大规模集群部署需求；通过Raft算法确保数据的强一致性；并提供故障迁移，数据修复等数据保障能力。深度优化，高性能数据检索：星环分布式向量数据库Hippo支持

企业级向量数据库是一种专门为企业级应用而设计的向量数据库，其主要提供高效的向量存储和检索服务，适用于大规模数据的存储和分析以及机器学习等领域的应用。企业级向量数据库-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量数据库，支持存储，索引以及管理海量的向量式数据集，能够高效的解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题。Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点的向量索引，用户可以基于向量索引实现数据的相似性检索，可以覆盖各类AI场景，如人脸识别、语音识别、视频指纹等。个性化推荐：Hippo支持与各类深度学习平台搭建的模型进行耦合，分析、挖掘用户行为与喜好等，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，能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。TranswarpHippo产品优势云原生系统支持多类索引，满足不同业务场景;支持检索速度和内存使用的特定优化，支持寄存器级算法优化。多模型联合分析：基于多模型统一技术架构，向量数据与关系型数据、图数据、时序数据等多种模型数据进行统一存储管理，通过

向量数据库是一种新型的数据库架构，它使用向量表示法来存储和检索数据。这些向量是由深度学习模型生成的，可以简化处理多结构化内容的方式。与传统的关系型数据库不同，向量数据库设计为多语言和多模态，可以在同一向量空间内处理任何形式的自然语言和非结构化数据，如图像、视频、音频、文本等。这意味着，无论数据的形式如何，都可以使用相同的向量表示法进行处理。向量数据库通过处理深度学习模型的嵌入式向量来存储、索引和搜索大型非结构化数据集。这些向量是通过对原始数据应用某种转换或嵌入函数来生成的。嵌入函数可以基于各种方法，如机器学习模型、词嵌入、特征提取算法等。在向量数据库中搜索使用相似性指标和索引。相似性指标定义了数据库如何评估两个向量之间的距离和差值。常用的相似性度量是欧几里得距离，也称为L2范数。此外，索引也在加快查询速度和处理并发性方面发挥着关键作用。与传统的基于文本的数据库相比，向量数据库的主要优点是允许根据向量距离或相似性快速准确地搜索和检索数据。这意味着，用户可以使用向量数据库根据语义或上下文含义查找相似或相关的数据，而不是使用基于完全匹配或预定义条件查询数据库的传统方法。这种基于相似性的搜索方法可以更好地处理语义层面的查询，而不仅仅是基于关键词的匹配。

向量数据库是专门用于高效地存储、查询和管理向量数据的数据库。而向量存储，作为向量数据库的核心组成部分，其设计和优化直接影响到数据库的性能和效率。数据结构向量数据库在存储向量数据时，通常会采用特定的具有固定维度的向量集合。这些平面数据结构简单直观，但在处理大规模数据集时，可能会面临性能瓶颈。特定向量存储引擎：为了克服平面数据结构的局限性，一些向量数据库采用了特定的向量存储引擎。这些引擎针对向量和提高存储效率，一些向量数据库采用了压缩技术。压缩算法：这些算法通过消除数据中的冗余和重复信息，来减少向量数据的大小。常见的压缩算法包括有损压缩和无损压缩。有损压缩在压缩过程中会损失一定的精度，但通常可以获得更高的压缩比；而无损压缩则能够在保持数据完整性的前提下进行压缩。大规模数据集优化：在处理大规模数据集时，压缩技术显得尤为重要。通过合理地应用压缩算法，向量数据库可以显著减少存储空间的使用，降低存储成本。同时，压缩后的数据还可以提高数据传输和处理的效率，进一步提升整个系统的性能。数据结构。这些数据结构能够有效地组织和存储向量，以便于后续的查询和计算。平面数据结构：常见的平面数据结构包括数组和矩阵。数组是一种线性结构，适用于存储一系列有序的向量；而矩阵则是一种二维结构，适用于存储

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...