向量数据库和语义向量模型

“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、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）向量数据库的优势与传统数据库相比，向量数据库在处理高维数据和实现语义搜索等方面具有显著优势。在处理高维数据时，传统数据库往往会面临性能瓶颈，因为随着数据维度的增加，数据的存储和查询变得异常复杂，计算量呈指数级增长。而向量数据库则专门针对高维向量数据进行了优化设计，采用了如高效的索引结构，能够快速定位和检索高维向量数据，大大提高了查询效率。智能问答系统搭建步骤（一）数据收集与预处理数据收集：数据是智能问答系统测试系统集成：在完成各个模块的开发和训练后，需要将它们集成到一起，构建完整的智能问答系统。这涉及到将自然语言处理模块、模型模块、数据库模块以及用户交互模块等进行有机整合，确保各个模块之间能够协同

“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、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）向量数据库的优势与传统数据库相比，向量数据库在处理高维数据和实现语义搜索等方面具有显著优势。在处理高维数据时，传统数据库往往会面临性能瓶颈，因为随着数据维度的增加，数据的存储和查询变得异常复杂，计算量呈指数级增长。而向量数据库则专门针对高维向量数据进行了优化设计，采用了如高效的索引结构，能够快速定位和检索高维向量数据，大大提高了查询效率。智能问答系统搭建步骤（一）数据收集与预处理数据收集：数据是智能问答系统测试系统集成：在完成各个模块的开发和训练后，需要将它们集成到一起，构建完整的智能问答系统。这涉及到将自然语言处理模块、模型模块、数据库模块以及用户交互模块等进行有机整合，确保各个模块之间能够协同

“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、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）向量数据库的优势与传统数据库相比，向量数据库在处理高维数据和实现语义搜索等方面具有显著优势。在处理高维数据时，传统数据库往往会面临性能瓶颈，因为随着数据维度的增加，数据的存储和查询变得异常复杂，计算量呈指数级增长。而向量数据库则专门针对高维向量数据进行了优化设计，采用了如高效的索引结构，能够快速定位和检索高维向量数据，大大提高了查询效率。智能问答系统搭建步骤（一）数据收集与预处理数据收集：数据是智能问答系统测试系统集成：在完成各个模块的开发和训练后，需要将它们集成到一起，构建完整的智能问答系统。这涉及到将自然语言处理模块、模型模块、数据库模块以及用户交互模块等进行有机整合，确保各个模块之间能够协同

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。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

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。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

向量进行融合，可以实现更强大的多模态理解和生成能力。与向量数据库的关系存储与管理：向量数据库专门用于存储和管理大模型向量，能够高效地组织和索引大量的向量数据，以便快速检索和查询。它提供了一种持久化的存储方式，确保向量数据的可靠性和可扩展性。增强大模型能力：通过将向量数据库与大模型结合，可以为大模型提供外部的知识存储和检索能力，解决大模型在知识更新、长期记忆等方面的不足。大模型可以在需要时从向量数据库中获取相关的向量信息，从而生成更准确、更有针对性的回答。大模型向量是通过特定的数学模型和算法，将各种数据转化为高维向量空间中的向量表示。这些向量能够捕捉数据的语义、特征等关键信息。作用与意义语义理解与表示：大模型向量能够将文本等数据转化为计算机可以处理的数值形式，并且在向量空间中，语义相似的文本会具有相近的向量表示，从而帮助大模型更好地理解和处理自然语言，实现文本的分类、情感分析、机器翻译等各种自然语言处理任务。信息检索与匹配：在向量空间中，可以通过计算向量之间的相似度，如余弦相似度、欧式距离等，来快速检索和匹配与给定查询向量相似的向量，进而找到相关的文本、图像等数据，提高信息检索的效率和准确性，为搜索引擎、问答系统等应用提供支持。模型训练与优化

数据库通过将高维向量进行近似相似度比较，能够高效地处理大规模的向量数据。相比传统的关系型数据库，向量数据库能够更好地支持向量数据的查询和检索，并能够提供更加丰富的数据分析功能。在大模型时代，向量数据库的应用场景越来越广泛。例如，在推荐系统中，通过将用户行为和物品特征转化为高维向量，向量数据库可以高效地实现用户和物品的相似度匹配，从而为用户推荐更加精准的物品。在搜索引擎中，向量数据库可以用于实现语义向量数据库是一种专门用于存储和管理高维向量的数据库系统。随着深度学习和大数据技术的不断发展，向量数据库逐渐成为了一种重要的数据处理工具，尤其在推荐系统、搜索引擎、图像识别等领域中得到了广泛应用。向量搜索和图像识别等功能，提高搜索的准确性和效率。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、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。

数据库通过将高维向量进行近似相似度比较，能够高效地处理大规模的向量数据。相比传统的关系型数据库，向量数据库能够更好地支持向量数据的查询和检索，并能够提供更加丰富的数据分析功能。在大模型时代，向量数据库的应用场景越来越广泛。例如，在推荐系统中，通过将用户行为和物品特征转化为高维向量，向量数据库可以高效地实现用户和物品的相似度匹配，从而为用户推荐更加精准的物品。在搜索引擎中，向量数据库可以用于实现语义向量数据库是一种专门用于存储和管理高维向量的数据库系统。随着深度学习和大数据技术的不断发展，向量数据库逐渐成为了一种重要的数据处理工具，尤其在推荐系统、搜索引擎、图像识别等领域中得到了广泛应用。向量搜索和图像识别等功能，提高搜索的准确性和效率。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、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。

向量进行融合，可以实现更强大的多模态理解和生成能力。与向量数据库的关系存储与管理：向量数据库专门用于存储和管理大模型向量，能够高效地组织和索引大量的向量数据，以便快速检索和查询。它提供了一种持久化的存储方式，确保向量数据的可靠性和可扩展性。增强大模型能力：通过将向量数据库与大模型结合，可以为大模型提供外部的知识存储和检索能力，解决大模型在知识更新、长期记忆等方面的不足。大模型可以在需要时从向量数据库中获取相关的向量信息，从而生成更准确、更有针对性的回答。大模型向量是通过特定的数学模型和算法，将各种数据转化为高维向量空间中的向量表示。这些向量能够捕捉数据的语义、特征等关键信息。作用与意义语义理解与表示：大模型向量能够将文本等数据转化为计算机可以处理的数值形式，并且在向量空间中，语义相似的文本会具有相近的向量表示，从而帮助大模型更好地理解和处理自然语言，实现文本的分类、情感分析、机器翻译等各种自然语言处理任务。信息检索与匹配：在向量空间中，可以通过计算向量之间的相似度，如余弦相似度、欧式距离等，来快速检索和匹配与给定查询向量相似的向量，进而找到相关的文本、图像等数据，提高信息检索的效率和准确性，为搜索引擎、问答系统等应用提供支持。模型训练与优化

向量进行融合，可以实现更强大的多模态理解和生成能力。与向量数据库的关系存储与管理：向量数据库专门用于存储和管理大模型向量，能够高效地组织和索引大量的向量数据，以便快速检索和查询。它提供了一种持久化的存储方式，确保向量数据的可靠性和可扩展性。增强大模型能力：通过将向量数据库与大模型结合，可以为大模型提供外部的知识存储和检索能力，解决大模型在知识更新、长期记忆等方面的不足。大模型可以在需要时从向量数据库中获取相关的向量信息，从而生成更准确、更有针对性的回答。大模型向量是通过特定的数学模型和算法，将各种数据转化为高维向量空间中的向量表示。这些向量能够捕捉数据的语义、特征等关键信息。作用与意义语义理解与表示：大模型向量能够将文本等数据转化为计算机可以处理的数值形式，并且在向量空间中，语义相似的文本会具有相近的向量表示，从而帮助大模型更好地理解和处理自然语言，实现文本的分类、情感分析、机器翻译等各种自然语言处理任务。信息检索与匹配：在向量空间中，可以通过计算向量之间的相似度，如余弦相似度、欧式距离等，来快速检索和匹配与给定查询向量相似的向量，进而找到相关的文本、图像等数据，提高信息检索的效率和准确性，为搜索引擎、问答系统等应用提供支持。模型训练与优化

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...