向量计算数据库

特定的算法转换为向量形式。例高效检索：向量数据库通过构建索引，能够快速找到与查询向量相似的向量，显著提高检索效率。统一数据格式：向量化后的数据格式统一，便于不同数据类型之间的交互和计算。降维（可选）：在需要减少计算复杂度的情况下，可以通过降维技术减少向量的维度，同时尽量保留原始数据的特征。应用场景推荐系统：通过用户和物品的特征向量计算相似度，实现个性化推荐。自然语言处理：文本数据向量化后，可以用大规模数据检索，减少训练时间和计算资源。当模型需要更新时，可以只更新部分数据，而不是整个数据集。实现步骤数据向量化：使用特定的模型将数据转换为向量。向量存储：将向量存储在向量数据库中。向量检索：通过向量AI数据库向量化是指将文本、图像、声音等数据转换为数值向量，并存储在向量数据库中，以便进行高效的相似性搜索和检索。以下是AI数据库向量化的一些关键点和应用场景：关键点数据转换：不同类型的数据需要通过于文档相似性分析、智能问答系统、文本分类等任务。图像和视频检索：利用图像特征向量进行快速相似图像搜索，支持基于内容的图像检索系统。模型训练和更新：在AI大模型训练过程中，向量数据库可以加速特征提取和

特定的算法转换为向量形式。例高效检索：向量数据库通过构建索引，能够快速找到与查询向量相似的向量，显著提高检索效率。统一数据格式：向量化后的数据格式统一，便于不同数据类型之间的交互和计算。降维（可选）：在需要减少计算复杂度的情况下，可以通过降维技术减少向量的维度，同时尽量保留原始数据的特征。应用场景推荐系统：通过用户和物品的特征向量计算相似度，实现个性化推荐。自然语言处理：文本数据向量化后，可以用大规模数据检索，减少训练时间和计算资源。当模型需要更新时，可以只更新部分数据，而不是整个数据集。实现步骤数据向量化：使用特定的模型将数据转换为向量。向量存储：将向量存储在向量数据库中。向量检索：通过向量AI数据库向量化是指将文本、图像、声音等数据转换为数值向量，并存储在向量数据库中，以便进行高效的相似性搜索和检索。以下是AI数据库向量化的一些关键点和应用场景：关键点数据转换：不同类型的数据需要通过于文档相似性分析、智能问答系统、文本分类等任务。图像和视频检索：利用图像特征向量进行快速相似图像搜索，支持基于内容的图像检索系统。模型训练和更新：在AI大模型训练过程中，向量数据库可以加速特征提取和

化技术可以将一个大规模的科学计算问题分解成许多小规模的子问题，并将这些子问题转换为向量计算。在数据处理中，向量化技术可以将一个大规模的数据处理任务分解成许多小规模的子任务，并将这些子任务转换为向量处理。在标量操作转换成向量操作，向量化可以减少程序中的指令数量和循环次数，从而提高程序的运行速度。向量化技术可以应用于各种计算机程序中，包括科学计算、数据处理、图像处理、人工智能等领域。在科学计算中，向量任务转换为向量处理。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。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库什么是向量化？向量化是一种计算机科学技术，指的是将程序中的标量代码转换成向量代码的过程。在计算机科学中，标量是一个单独的数值，而向量是一组数值的集合。向量的大小和方向可以变化，而标量的大小和方向是

化技术可以将一个大规模的科学计算问题分解成许多小规模的子问题，并将这些子问题转换为向量计算。在数据处理中，向量化技术可以将一个大规模的数据处理任务分解成许多小规模的子任务，并将这些子任务转换为向量处理。在标量操作转换成向量操作，向量化可以减少程序中的指令数量和循环次数，从而提高程序的运行速度。向量化技术可以应用于各种计算机程序中，包括科学计算、数据处理、图像处理、人工智能等领域。在科学计算中，向量任务转换为向量处理。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。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库什么是向量化？向量化是一种计算机科学技术，指的是将程序中的标量代码转换成向量代码的过程。在计算机科学中，标量是一个单独的数值，而向量是一组数值的集合。向量的大小和方向可以变化，而标量的大小和方向是

化技术可以将一个大规模的科学计算问题分解成许多小规模的子问题，并将这些子问题转换为向量计算。在数据处理中，向量化技术可以将一个大规模的数据处理任务分解成许多小规模的子任务，并将这些子任务转换为向量处理。在标量操作转换成向量操作，向量化可以减少程序中的指令数量和循环次数，从而提高程序的运行速度。向量化技术可以应用于各种计算机程序中，包括科学计算、数据处理、图像处理、人工智能等领域。在科学计算中，向量任务转换为向量处理。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。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库什么是向量化？向量化是一种计算机科学技术，指的是将程序中的标量代码转换成向量代码的过程。在计算机科学中，标量是一个单独的数值，而向量是一组数值的集合。向量的大小和方向可以变化，而标量的大小和方向是

检索、向量聚类、向量降维和向量计算等。例如，在推荐系统中，向量数据库可以根据用户的喜好向量，迅速找出与之相似的商品向量，从而为用户提供个性化的推荐。在图像识别领域，向量数据库可以根据图片的内容或风格，将的数据库系统在处理这类数据时遇到了挑战。于是，专门用于存储、管理和查询向量数据的数据库应运而生，即向量数据库。向量数据库的出现，大大地提高了向量数据处理的效率。能够支持高效地进行各种向量操作，如向量图片向量进行聚类，实现图片的分类和检索。向量数据库的主要特点在于其能够高效地处理高维、稀疏、异构和动态的向量数据。不仅能够存储这些复杂的数据结构，还能够提供丰富的查询和分析功能，使得向量数据的应用场景得到了很大的拓展。向量数据，简而言之，是一种用数学向量表示的数据形式。数学向量是一组有序的数值，能够精确地描述一个对象的多个属性或特征。这种数据表示方式在多个领域都有广泛应用。例如，在图像处理中，一张图片可以被转换行为或喜好标签成为向量的一个元素。向量数据具有一些显著的特点。向量数据是高维的，向量数据通常包含大量的元素，其维度非常高。向量数据往往是稀疏的，很多元素的值可能为零或接近零。例如，在文本处理中，一篇

检索、向量聚类、向量降维和向量计算等。例如，在推荐系统中，向量数据库可以根据用户的喜好向量，迅速找出与之相似的商品向量，从而为用户提供个性化的推荐。在图像识别领域，向量数据库可以根据图片的内容或风格，将的数据库系统在处理这类数据时遇到了挑战。于是，专门用于存储、管理和查询向量数据的数据库应运而生，即向量数据库。向量数据库的出现，大大地提高了向量数据处理的效率。能够支持高效地进行各种向量操作，如向量图片向量进行聚类，实现图片的分类和检索。向量数据库的主要特点在于其能够高效地处理高维、稀疏、异构和动态的向量数据。不仅能够存储这些复杂的数据结构，还能够提供丰富的查询和分析功能，使得向量数据的应用场景得到了很大的拓展。向量数据，简而言之，是一种用数学向量表示的数据形式。数学向量是一组有序的数值，能够精确地描述一个对象的多个属性或特征。这种数据表示方式在多个领域都有广泛应用。例如，在图像处理中，一张图片可以被转换行为或喜好标签成为向量的一个元素。向量数据具有一些显著的特点。向量数据是高维的，向量数据通常包含大量的元素，其维度非常高。向量数据往往是稀疏的，很多元素的值可能为零或接近零。例如，在文本处理中，一篇

向量化数据库是一种针对机器学习和数据挖掘的数据库技术，它使用向量化的数据结构来存储和查询数据。这种结构能够更有效地处理大量的复杂数据，如图像、音频、文本等非结构化数据。向量化数据库的核心思想是利用向量空间模型将数据表示为数学向量，然后使用向量相似度来进行数据库的查询和结果匹配。种方法可以大大提高搜索的速度和准确性，从而为人工智能应用提供更好的支持。向量化数据库在近年来被广泛应用于各种实际场景，如自然语言处理、图像识别、音频处理、推荐系统等。它不仅可以大幅提升数据查询和分析的效率，同时也能为机器学习和人工智能应用提供更有效的数据支持，为实现数据驱动的智能化应用打下坚实基础。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。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

向量化数据库是一种针对机器学习和数据挖掘的数据库技术，它使用向量化的数据结构来存储和查询数据。这种结构能够更有效地处理大量的复杂数据，如图像、音频、文本等非结构化数据。向量化数据库的核心思想是利用向量空间模型将数据表示为数学向量，然后使用向量相似度来进行数据库的查询和结果匹配。种方法可以大大提高搜索的速度和准确性，从而为人工智能应用提供更好的支持。向量化数据库在近年来被广泛应用于各种实际场景，如自然语言处理、图像识别、音频处理、推荐系统等。它不仅可以大幅提升数据查询和分析的效率，同时也能为机器学习和人工智能应用提供更有效的数据支持，为实现数据驱动的智能化应用打下坚实基础。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。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

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...