大型向量数据库推荐

。通过应用向量检索算法，量搜索数据库可以快速检索和匹配目标向量，不仅可以于向量相似度检索，还可以支持分类、聚类和推荐等应用场景。现在大型机构和企业广泛应用向量搜索数据库来挖掘和应用对企业有价值的数据信息，比如金融行业的推荐和欺诈检测，社交网络领域的知识图谱与舆情应用等等。星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo作为一款企业级云原生向量搜索数据库是一种以向量为基础存储单元，具备高效检索向量能力的数据库。向量搜索数据库大多数适用于海量高维向量数据的存储和检索，对于传统关系型数据库无法胜任或效率较低的高维向量场景有较好的解决效果分布式向量数据库，支持存储、索引以及管理海量的向量式数据集，提供向量相似度检索、高密度向量聚类等能力，有效地解决了大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题，让大模型更高效率地存储和读取知识库，降低训练和推理成本，激发更多的AI应用场景。在赋予大模型拥有“长期记忆”的同时，还可以协助企业解决目前担忧的大模型数据隐私泄露问题。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

大型语言模型（LLM）的进一步发展需要实现更相关和更连贯的文本生成，而向量数据库的存储机制可以为此提供支持。向量数据库是一种高效的数据存储和检索方式，特别适合处理多维度的数据。向量数据库在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、推荐系统(RS)等领域应用广泛。在这些领域中，向量数据库用于处理和存储大量的数据，并实现高效的搜索和匹配功能。向量数据库将数据转化为高维向量，每个向量由多个维度组成。这些大量的数据需要高效的管理工具，而向量数据库可以满足这一需求。2、生成式AI大模型生成的文本往往需要进行相似性搜索和匹配以提供准确的回复、推荐或匹配结果。传统的基于关键词的搜索方法无法满足这种复杂的。这些维度可以是文本、图像、音频、视频或其他类型数据的数学表示。向量的维度数量可以根据数据的复杂性和粒度进行调整，一般来说，维度越高，数据的表示越精确。向量数据库中的数据是通过将原始数据应用特定的转换或嵌入函数生成的。这些嵌入函数可以基于多种方法，包括机器学习模型、词嵌入、特征提取算法等。这些方法可以将原始数据转化为高维向量，这些向量可以在向量数据库中进行存储和检索。向量数据库的大优点是它能够通过

存储，并支持通过元数据进行查询过滤。将向量搜索与数据库操作相结合，可以得到一个功能强大的工具，适用于多种应用程序。尽管向量数据库技术仍在不断发展阶段，但它已经为全球一些大型技术平台提供了极大的帮助。例如，利用向量数据库根据用户对歌曲的喜好、收听历史以及类似音乐的档案，为用户提供个性化的音乐推荐；使用向量数据库来推荐与用户浏览项目相补充的产品；根据用户当前观看的视频以及过往历史的相似性，向用户提供相关向量数据库是在传统数据库基础上发展起来的一种新型数据库，它以向量为基本数据类型进行存储和查询。向量是由一个或多个数值组成的有序集合，可以表示各种复杂的现实世界对象。与传统数据库相比，向量数据库更加注重数据的相似性和关联性。向量数据库的核心优势是能够高效地进行相似性搜索和相关性计算。通过对向量数据进行降维和索引优化，可以实现高速的近似搜索，快速找到和给定查询向量相似的向量数据。这种特性使得向量数据库在大数据、人工智能和机器学习等领域中具有广泛应用。虽然向量数据库专门为非结构化数据设计，但它也包含了一些传统关系型数据库所需的功能。它能执行向量的创建、读取、更新和删除等操作，同时提供数据的持久化

向量数据库的应用场景非常广泛，其中一些典型的场景包括以下几个方面：图像搜索和识别：通过对图像中的特征向量进行存储和索引，可以实现高效的图像搜索和识别。这个应用场景在电商、游戏和社交媒体等领域都非常用户的问题。金融风控分析：通过对客户历史交易记录等数据进行向量化，并存储、索引和比对，可以实现客户风险预测和投资建议等应用。向量数据库可以应用在多种场景中，它的应用能力正在不断拓展和加强。星环科技向量数据库-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普遍。智能语音识别：通过将语音信号转化为向量形式，并与预计特征向量库进行比对，从而实现智能的语音识别。智能家居、智能客服和智能语音助手等场景中应用广泛。推荐系统：通过对用户行为或者产品特征进行向量表示，并对这些向量进行存储、索引和比对，可以更加准确地实现内容推荐、广告投放和舆情监控等应用。智能客服：通过将问题向量化，并将其与机器预存储的问题库进行比对，可以实现更加准确的自助解决方案推荐和快速响应

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。

向量数据库作为一种新型的数据存储和检索工具，已经在多个领域中展现了其独特的价值。尽管在大语言模型（LLM）引起广泛关注之前，向量数据库就已经存在，但它的应用范围和影响力正在不断扩大。从推荐系统，到问答应用，向量数据库正逐渐改变我们与数据的交互方式。推荐系统是向量数据库为广泛的应用领域之一。在这个场景下，向量数据库通过计算向量之间的相似度，能够快速找到与给定查询相似的对象。例如，在电商平台上，当用户浏览或搜索某个商品时，系统可以利用向量数据库，根据用户的浏览历史和购买记录，快速推荐出与之相似的其他商品。这种基于向量的推荐算法，不仅能够提高推荐的准确性，还能大大提升用户体验，促进商品的销售。除了推荐系统，向量数据库在图像识别领域也有着广泛的应用。在图像处理中，每张图片都可以被转换为一个高维向量。通过将这些向量存储在向量数据库中，我们可以实现高效的图像检索和匹配。这在许多场景中都非常有用，比如安防监控、人脸识别、医学影像分析等。在这些应用中，向量数据库能够快速识别出与目标图像相似的其他图像，为相关应用提供强大的技术支持。随着大语言模型（LLM）的兴起，向量数据库又多了一个新的应用

搜索相似性和处理复杂数据类型（如图像、音视频、自然语言等）方面更为高效。从这个角度来看，向量数据库代表了数据存储和检索的全新范式。随着大型模型的崛起，向量数据库的优势得到了充分发挥，甚至有人将其视为AIGC（人工智能生成内容）成功的关键因素。为什么说向量数据库是大型模型的“海马体”？海马体是大脑中负责记忆和学习的部分，而向量数据库在大型模型中的作用与之类似。大型模型需要大量的实时和私有数据来不断学习和改进，而向量数据库可以通过存储新的信息或企业数据来弥补这一缺陷，让大型模型突破时间和空间上的限制，加速其在各种行业场景的落地。同时，通过向量数据的本地存储，还可以帮助解决企业界担忧的大型模型泄露隐私的问题。因此，向量数据库在大型模型中的应用具有重要意义，不仅有助于提高模型的性能，还可以保护数据隐私，为企业提供更多的灵活性和自主性。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量在探讨这个问题之前，先需要理解向量数据库与传统的数据库的区别。传统数据库是建立在结构化数据的基础上的，而向量数据库则以数学向量形式在高维空间中存储数据并对其进行索引。这种向量化方式使得向量数据库在

供快速的向量相似度查询功能。特点可扩展性：能够通过添加节点的方式轻松扩展存储容量和处理能力，以应对不断增长的向量数据量和查询请求。无论是小型企业还是大型互联网公司，都可以根据自身业务需求灵活调整数据库规模分布式向量数据库是一种专门用于存储、管理和查询高维向量数据的数据库系统，它在人工智能、机器学习、计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下将从定义、特点、应用场景、关键技术、主流产品等方面进行详细介绍：定义分布式向量数据库是一种支持分布式架构的数据库，它能够处理大规模的向量数据。这些向量数据通常是通过机器学习模型将文本、图像、音频等非结构化数据转换得到的特征向量，数据库可以高效地存储这些向量，并提数据的可靠性和可用性。即使部分节点出现故障，也不会影响整个数据库的正常运行，数据不会丢失。分布式处理：支持将数据和查询任务分布到多个节点上进行并行处理，充分利用集群的计算资源，提高处理效率。应用场景推荐：将图像转换为向量表示，实现以图搜图的功能。用户上传一张图片，系统可以快速从数据库中找到与之相似的图片，广泛应用于图片分享平台、版权保护等领域。自然语言处理：在文本相似度匹配、问答系统等场景中，将文本

相似度检索。快速的查询性能低延迟查询：在处理大规模向量数据的相似性搜索和近邻查询时，能够在极短的时间内返回结果，对于需要实时响应的应用场景，如实时推荐系统、在线图像识别等，高性能向量数据库可以满足低延迟高性能向量数据库是一种专门针对向量数据进行高效存储、快速检索和灵活管理的数据库系统，具有以下特点：高效的数据存储与索引存储结构优化：采用专门设计的数据结构来存储高维向量数据，减少数据冗余，提高存储计算指标，如欧氏距离、内积、余弦相似度等，以满足不同应用场景对相似度度量的需求。简单的集成接口：通常提供简单易用的API或查询语言，方便与其他系统和应用程序进行集成，降低了开发人员的使用门槛，使开发者能够快速将向量数据库集成到自己的项目中。支持：除了基本的向量相似性搜索外，还支持结合标量数据进行多维度的查询，例如在推荐系统中，可以同时根据用户的向量特征和其他结构化属性进行综合查询，以实现更精准的推荐。多种相似度度量：提供多种常用的相似度效率，能够有效利用存储空间，支持大规模向量数据的存储。强大的索引机制：内置多种先进的向量索引算法，这些索引算法可以显著加速向量的相似性搜索过程，大大减少查询时需要遍历的数据量，从而实现快速的近邻查询和

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...