有那些向量数据库

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。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

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支持多进程架构与GPU加速，充分发挥并行检索能力；支持基于检索速度和内存使用的特定优化，以及寄存器级算法优化；同时提供多类索引支持，满足不同需求不同体量的业务场景。动态更新，实时检索：星环分布式向量数据库

向量数据库不同于传统的关系型数据库，它是一种面向向量数据的新型数据库系统。其显著的特点是要应用于海量数据的存储和实时计算，高并发、低延迟，并且需要良好的硬件设备加速。应用场景：由于向量数据库需要存储海量的数据，因此其应用场景主要集中在人工智能、大数据分析、搜索引擎等计算密集型领域中，如人脸识别、音视频搜索、自然语言处理等。在这些场景下，向量数据库处理的是由大量的向量组成的数据集，因此较之传统的关系型数据库，更适合于存储不确定数量的数据。高可用、高扩展性的架构：向量数据库的架构需具备高可用和高扩展性，以实现数据的高效处理和管理。一般来说，向量数据库的架构由主节点和从节点组成，而且从节点可以动态扩展，从而实现系统的高可用和高扩展性。在实际应用中，如果有节点出现故障，主节点可以通过选举机制重新选出一个主节点，保证数据库的可用性。此外，向量数据库还可以通过数据跨节点分布式存储，实现系统性能的线性扩展。计算密集型应用，需要良好的硬件设备加速：向量数据库是一种计算密集的应用，因此需要良好的硬件设备速，以提高系统的性能和响应速度。一些专用硬件，是实现向量计算加速的主要手段。通过将硬件资源优化与

向量数据库是一种专门用来存储、管理和查询向量数据的数据库，其相较于传统关系型数据库主要有两点不同：首先，向量数据库存储的是向量数据，即将图片、音频、文章等非结构化数据转换为向量的方式来存储。通过将这些非结构化数据转化为向量，计算机和人工智能模型可以直接理解和处理这些数据。这种存储方式使得向量数据库能够更好地处理非结构化数据，并且提供了更高效的数据访问和查询能力。其次，向量数据库使用相似性查找而不是传统数据库的准确匹配。传统数据库的查询结果通常是一个精确的结果，而向量数据库会将输入的内容与底库中的数据进行相似度匹配，以找出相似的结果。这种相似性查找的方式使得向量数据库在处理大规模数据集和高并发访问时能够保持高性能和高扩展性。与传统数据库相比，向量数据库能够更快地进行图像搜索、文本相似度匹配、语音识别等任务，为用户提供更好的搜索和推荐体验。以往，向量数据库主要应用于以图搜图、推荐算法等领域。但随着生成式人工智能的出现，向量数据库的应用场景得到了大幅度的拓宽。生成式AI能够生成大量的非结构化数据，例如文本、图像和音频等。这些生成的数据可以通过向量化的方式存储在向量数据库中，从而更方便地进行数据

数据库。关系型数据库和向量数据库之间的主要区别关系型数据库设计用于存储适应表格形式的结构化数据。结构化数据是指那些可以预先定义其结构和格式的数据，通常存储在二维表格中，每一列都有明确的数据类型，每一行则代表一个记录。这种数据组织形式使得关系型数据库在处理数值、日期等固定格式的数据时非常高效。向量数据库则适用于非结构化数据的存储和检索。非结构化数据指的是那些没有固定格式或结构的数据，如文本、图像关系型数据库和向量数据库是两种不同的存储和检索数据的工具。各自拥有独特的优势，适用于不同的应用场景。关系型数据库是传统的数据存储方式，而向量数据库则是近年来随着大数据和人工智能技术的发展而兴起的新型、音频等。向量数据库通过将非结构化数据转换为高维向量，并利用向量之间的相似性进行检索。这种处理方式使得向量数据库在处理自然语言处理、图像识别等复杂任务时具有显著优势。存储的数据类型也影响着数据的检索方式向量数据库中，查询结果基于相似性。用户可以将查询请求转换为向量，并在向量空间中查找与查询向量相似的其他向量。这种基于相似性的检索方式在处理文本、图像等复杂数据类型时更为灵活和高效。例如，在搜索引擎中，用户可以通过输入关键词或短语来检索相关文档，而搜索引擎则可以利用向量数据库来快速找到与查询相关的文档。

可用的向量数据库(vectorDB)有哪些？在人工智能和大数据时代，向量数据库作为一种专门用于存储、检索和分析高维向量数据的数据库类型，正变得越来越重要。这类数据库能够有效处理由机器学习模型生成的研究用途。它们可能缺乏完整数据库的管理功能，但在特定场景下非常有效。开源项目提供了可自托管的向量数据库解决方案。这些系统通常社区活跃，可定制性强，适合有技术能力团队使用。企业可以根据需要修改和扩展功能嵌入向量(embeddings)，为相似性搜索、推荐系统、图像识别等应用提供支持。本文将介绍当前可用的主要向量数据库类型及其特点。什么是向量数据库向量数据库是一种专门为高维向量数据优化的数据库系统。与传统关系型数据库不同，向量数据库的核心功能不是精确匹配查询，而是快速找到与查询向量相似的向量。这种能力来自于特殊的索引结构和相似度计算算法，如余弦相似度、欧氏距离等。主流向量数据库类型目前市场上的向量数据库可以分为几大类，各有其适用场景和优缺点。专为向量搜索设计的原生数据库是专门从零开始构建的向量数据库系统。这类产品通常提供较优的向量搜索性能，支持大规模数据集，具有分布式架构，能够水平扩展。它们

向量数据库主要应用于相似性检索、机器学习和人工智能等领域。相较于传统数据库，向量数据库具备以下优势：高维向量检索：向量数据库能够高效地进行高维向量相似性检索，适用于机器学习和人工智能应用中的图片识别、自然语言处理、推荐系统等场景。灵活性：向量数据库可以处理各种类型的向量数据，包括稀疏向量和稠密向量。此外，还可以处理其他数据类型，如数字、文本和二进制数据（Binary）。性能优化：使用向量数据库进行相似性检索比传统数据库更加高效。支持选择不同的索引结构：向量数据库允许用户根据不同的应用场景和数据类型选择不同的索引结构。向量数据库在相似性检索和机器学习等场景中具有显著优势，能够快速、高效地检索和召回高维向量数据。星环分布式向量数据库-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。

星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，星环分布式向量数据库Hippo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、高密度向量聚类等解决目前担忧的大模型数据隐私泄露问题。大模型的快速应用，推动向量数据库向高扩展、高性能、实时性方向发展大模型正在与企业应用迅速结合，重塑企业应用中人与数据的交互方式。然而，不管是通用模型，还是微调转化为多维向量，并存储在向量数据库中，从而可以很好地解决上述三个问题。比如，在应用端与大模型进行交互时，将输入的文字、图片等问题信息进行向量化，先进行语义搜索，找到相关的信息，将其拼接成提示词传递给大模型，大模型通过计算分析后反馈结果。星环科技创始人、CEO孙元浩表示，“向量数据库承担了中间存储的角色，我们认为向量数据库就是大语言模型的海马体，是一个记忆体。其基本功能是能够存储多维向量，并提供进一步的检索。”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

向量数据库（VectorDatabase）是一种针对向量数据设计的数据库系统。向量数据，作为多维度的数值集合，能够表示各种复杂实体的特征，如图像、文本和音频等。在人工智能、机器学习和大数据等领域，向量数据库的应用日益广泛，为处理和分析这些复杂的向量数据提供了强大的支持。向量数据库的主要特点向量数据库的主要特点如下：高效的向量存储：向量数据库采用了专门的存储技术，可以高效地存储和管理大量的向量数据。这些技术通常包括数据压缩、索引优化等，有助于减少存储空间的需求并提高数据访问的效率。快速的相似度查询：向量数据库支持基于相似度的查询，特别是近邻查询（k-NN）。通过计算查询向量与数据库中向量的相似度，可以快速找到与给定向量相似的向量，满足各种复杂的数据分析和检索需求。分布式和可扩展性：由于向量数据通常规模庞大，向量数据库常采用分布式架构，可以在多个节点上进行存储和计算。这种架构不仅提高了系统的可靠性，还使数据库具有良好的可扩展性，能够应对不断增长的数据规模。灵活的数据模型：向量数据库支持多种数据模型，以适应不同应用场景的需求。除了基本的向量空间模型外，还可能支持图模型等复杂数据结构，为用户

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...

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。

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...