正规的向量数据库

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

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

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

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，以及查询特定的向量数据。高性能的向量检索：这是向量数据库为关键的能力之一。向量检索通常是基于某种相似度度量（如余弦相似度、欧氏距离等）来进行的，目的是找到与给定向量为相似的其他向量。因此，向量数据库需要设计高效的索引结构和检索算法，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

向量数据库在多个领域中得到了广泛应用。尤其在涉及大量向量数据存储、检索和分析的场景中，向量数据库应用广泛。以下是几个常见的向量数据库使用场景：相似性搜索向量数据库在处理相似性搜索时表现出色，特别是在推荐系统、图像检索和自然语言处理等领域。推荐系统：利用用户的历史行为和兴趣，向量数据库可以快速搜索到相似的用户或物品，为个性化推荐提供数据支持。图像检索：用户可以通过上传一张图片，利用向量数据库快速找到与之相似的图片，这在图像搜索引擎和内容识别应用中尤为重要。自然语言处理：对于大量的文本数据，向量数据库可以高效地进行相似性搜索，帮助找到相似的文本、句子或短语，为信息检索和文本分析提供便利。嵌入向量存储在深度学习和特征工程领域，嵌入向量的存储和检索是一个关键任务，向量数据库为此提供了高效解决方案。深度学习模型：向量数据库可以存储神经网络模型中的嵌入向量，如词嵌入、图像特征等，为模型的训练和推理提供数据支持。特征工程：对于通过特征工程生成的向量，如TF-IDF向量、Word2Vec向量等，向量数据库提供了便捷的存储和检索功能。实时数据分析在大数据和物联网时代，实时数据分析变得尤为重要，向量

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。

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、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、欧氏距离等，来确定数据的相似程度，从而找到与查询向量最相似的向量数据。这种基于向量相似性的查询方式，使得向量数据库能够更好地理解数据的语义和内容，为智能问答系统提供了强大的数据支持。（二）向量数据库

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（Vectordatabase）是一种用于存储和操作向量数据的数据库管理系统。专门设计用于高效存储和处理大规模向量数据，并提供了强大的向量索引和查询功能。向量数据库的基本概念是将向量数据视为数据库中的基本单元。每个向量被视为一个独立的实体，并保存在数据库中的向量表中。向量由多个维度组成，每个维度对应一个数值，表达了向量在该维度上的特征。例如，一个二维向量可以表示为(x,y)的形式，其中x和y分别是向量的两个维度。在向量数据库中，主要有两个关键操作：插入（Insert）和查询Query）。插入操作：通过插入操作将新的向量加入数据库中。通常，插入操作会伴随着向量的标识符，以便在之后的查询中进行用。插入时，向量数据库会将新的向量加入向量表中，并根据向量的特征构建索引。索引的目的是为了提高后续查询的效率。一种常用的索引结构是倒排索引（InvertedIndex），它允许通过特定的维度值距离或相似度指标，如欧氏距离、余弦相似度等。根据索引结构，向量数据库可以高效地定位到候选向量集合，并计算它们与查询向量的相似度以进行排序和筛选。为了加速查询操作，向量数据库通常会采用并行计算和分布式计算

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：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，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。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，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，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，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...