易用的向量数据库产品

向量数据库和传统数据库的向量检索插件在处理非结构化数据、提供数据访问和查询能力、提供全栈方法、API或SDK的易用性、灵活调参等方面存在明显差异。数据处理方式：向量数据库存储的是向量数据，即将图片：向量数据库提供了更高效的数据访问和查询能力。全栈方法：向量数据库提供全栈方法，而传统数据库的向量检索插件一般仅在现有的架构基础上用作优化方案。API或SDK的易用性：向量数据库具有更易用的API或栈方法、API或SDK的易用性、灵活调参等方面具有明显优势。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、音频、文章等非结构化数据转换为向量的方式来存储，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。而传统数据库的向量检索插件是在现有的架构基础上用作优化方案，使用场景十分有限。数据访问和查询能力SDK，而传统数据库的向量检索插件在这方面可能不太灵活。灵活调参：向量数据库支持灵活调参，而传统数据库的向量检索插件可能在这方面存在不足。向量数据库在处理非结构化数据、提供高效的数据访问和查询能力、提供全

重要因素：性能、成本、功能和易用性。性能：由于向量数据库主要用于存储和查询向量数据，因此其读写性能和查询速度非常重要。在选择向量数据库时，需要考虑数据库的吞吐量、延迟和响应时间等指标。高性能的向量数据库向量数据库时，需要根据企业的需求来考虑数据库的功能是否能够满足业务需求。易用性：用性主要包括数据库的部署和管理的简易程度，以及数据库的开发和编程接口的友好程度等。选择易用性好的向量数据库可以降低企业的开发和运维成本，提高团队的工作效率。在选择向量数据库时，需要综合考虑性能、成本、功能和易用性等因素，根据企业的实际需求来评估和选择，以获得更好的数据库解决方案。星环分布式向量数据库向量（VectorDatabase）作为一种新型的数据库技术，正逐渐引得到广泛的关注和应用。作为一种特殊的数据库类型，选择合适的向量数据库对于企业来说非常重要。在选择向量数据库时需要考虑以下几个可以更好地支持时和大规模数据，并能够提供快速的查询结果。成本：向量数据库的成本包括硬件成本、软件许可成本和运维成本等。在选择向量数据库时，需要根据企业的实际需求和预算来考虑成本。有些向量数据库提供了免费

自研向量数据库是一个复杂且充满挑战的任务，尤其在考虑到扩展性、成本、易用性以及混合搜索路径优化等问题时。自研向量数据库面临着巨大的挑战。除了上述提到的扩展性、成本、易用性和优化问题外，还需要考虑研发外部向量数据库产品可能更加省时省力。这些产品通常已经经过了市场的检验，具有良好的性能和稳定性，而且提供了完善的文档和客户服务支持。企业可以快速地集成这些产品到自己的业务中，并专注于自己的核心业务逻辑，而不是花费大量的时间和精力在数据库的研发上。当然，自研向量数据库是否有必要，需要根据企业的具体情况和需求来决定。如果企业有特定的业务需求或技术需求，并且有足够的实力和经验来应对研发挑战，那么自研可能是一个值得考虑的选择。否则，购买成熟的外部产品可能更加合适。周期、团队能力、技术风险等因素。自研向量数据库可能需要投入大量的时间和资源，而且成功的可能性并不确定。如果企业没有足够的实力和经验来应对这些挑战，那么自研可能并不是一个明智的选择。相比之下，购买成熟的

结构和检索算法，以实现快速的相似度检索。支持数据的持久化：向量数据库需要能够持久化存储向量数据，确保数据的安全性和可靠性。即使在系统重启或故障时，也能够恢复数据并继续提供服务。支持一种易用的查询语言：为了方便用户进行数据查询和操作，向量数据库需要提供一种易用的查询语言。这种语言应该能够直观地表达用户的查询意图，并支持复杂的查询操作。向量数据库是一种专门用于存储和检索高维向量数据的新型数据库，利用高效的索引结构和检索算法，实现对向量数据的快速相似度匹配，为机器学习、自然语言处理等领域提供了强大的数据支持。向量数据库的核心在于其面向高维向量数据的处理能力。与传统的关系型数据库不同，向量数据库以向量作为基本的数据单元，每个向量可以看作是数据空间中的一个点。这种表示方式使得向量数据库能够处理更为复杂和丰富的数据结构，同时也为高效的相似度检索提供了可能。向量数据库需要具备以下基本功能：支持向量数据的增删改查：这是任何数据库的基础功能。向量数据库需要能够方便地添加新的向量数据，删除不再需要的数据，修改已存在的数据，以及查询特定的

市场上众多的向量数据库产品，究竟哪家更好？这需要我们从多个维度来分析和比较。向量数据库的基本概念向量数据库是专门为存储、索引和查询向量数据而设计的数据库系统。与传统数据库不同，它能够有效处理由机器学习、多向量搜索、混合搜索等高级功能。一些产品还集成了数据预处理、模型部署等配套工具，形成更完整的人工智能基础设施。技术架构的差异不同向量数据库采用的技术架构各有特点。内存型数据库提供低延迟但成本较高，而磁盘、量化方法等各有优劣，适用于不同场景。优秀的向量数据库通常会支持多种索引类型，让用户根据数据特性选择合适的方案。生态系统与易用性完善的生态系统能显著减少使用门槛。良好的向量数据库应提供多种语言SDK、与向量数据库哪家好？在当今大数据和人工智能时代，传统的关系型数据库已经无法完全满足处理非结构化数据的需求。向量数据库作为一种新兴的数据库类型，因其在处理高维向量数据方面的独特优势而备受关注。那么，面对模型生成的嵌入向量，这些向量通常具有数百甚至数千个维度。向量数据库的核心能力在于能够快速找到与查询向量最相似的向量，这一过程被称为"近似最近邻搜索"(ANN)。评估向量数据库的关键指标性能是评估向量

向量数据库技术方面的实践，在产品可用性和稳定性等方面表现优秀。从产品层面来看，被业界看好的开源软件并未占据优势，数据库作为新兴中间件已经初步呈现高度定制化需求，易用性和定制化服务两大要素削弱了开源插件专利，终产品技术迭代五年后于2023年5月份正式发布Hippo。星环的分布式向量数据库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明显。公司早在2018年便为公司内部AI团队研发向量数据库使用，凭借十年深耕于大数据市场所积累的行业经验，公司富有前瞻性地预见到向量数据库未来在AI时代下的应用潜力，不断地积累向量数据库的相关技术与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。星环科技具备多年的数据库技术和AI技术积累，以及向量数据库不仅可以解决LLM众多问题，包括时间局限性，实时性难题和缺乏私域数据；空间局限性，输入限制导致上下文信息丢失；应用痛点，“幻觉”和低准确率问题；多模态数据处理难题等。因此，向量数据库在图像

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

星环向量数据库社区版星环科技TranswarpHippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，自发布以来受到了众多用户的欢迎，帮助用户实现向量数据的存储、管理和检索，加速大模型场景的探索和实践。为了进一步降低用户使用向量数据库的门槛和成本，Hippo推出CommunityEdition社区版，单机即可安装部署，开箱即用，并支持多种接口、向量/标量数据实时更新，以及多种向量检索，帮助用户低成本。同时，提供类SQL接口，满足入库等特定场景，大幅降低使用和操作的难度。Hippo社区版支持树索引和位图索引，支持向量topk搜索、向量/标量混合搜索和向量相似度过滤，可满足多种不同的检索场景。了解更多信息，请访问星环科技向量数据库TranswarpHippo官网或星环开发者社区。、快速地进行大模型场景的探索，如构建知识库、智能问答机器人等。极简资源，极速安装Hippo社区版仅需单台服务器即可安装部署，百万级向量数据量推荐配置仅需4核8G。all-in-one全内置设计，做到开箱即用，整个安装过程快仅需3分钟，即可上手体验。多种接口、多种检索，简单易用Hippo社区版提供标准的Python、Restful、JavaAPI等接口，可轻松对接各类应用和模型，提高应用开发和调用的效率

向量数据库相较于传统数据库的优势，包括高效的向量查询、良好的扩展性、更好的数据可视化和机器学习支持。高效的向量查询：向量数据库能够高速进行相似性搜索，快速找到和给定查询向量相似的向量数据。通过降维和索引优化，实现高效的近似搜索，适用于大数据和复杂数据类型。相比传统数据库的基于关系型表的查询，向量数据库的查询操作更加灵活，能够针对向量数据进行更精准的检索，大大提高了查询的效率和准确性。良好的扩展性：向量数据库具有良好的扩展性，能够处理大规模数据集并支持高并发的查询请求。通过水平扩展和分布式架构，向量数据库可以实现数据的并行处理和快速查询。这使得它能够适应不断增长的数据量和更加复杂的应用场景，为用户提供稳定可靠的服务。更好的数据可视化：向量数据库可以将高维向量数据进行降维和映射，得到可视化的结果。通过可视化工具和技术，用户可以直观地展示向量数据之间的关联性和结构，帮助用户理解和分析数据。这种数据可视化的能力使得向量数据库在数据挖掘和可视化分析领域具有重要的应用价值。更好的机器学习支持：向量数据库不仅可以存储和查询向量数据，还提供了丰富的机器学习支持。它可以与机器学习算法和框架进行无缝集成

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。