图数据库向量库

大模型知识库使用向量数据库还是图数据库?在构建大模型知识库时，选择合适的数据库技术尤为重要。当前主要有两种数据库类型备受关注：向量数据库和图数据库。这两种技术各有特点，适用于不同的应用场景。向量语义上相似的条目。这种能力使得向量数据库特别适合用于大模型的记忆扩展、上下文检索等任务。它的优势在于相似性搜索的快速性，即使面对数十亿级别的向量数据，也能保持较快的查询速度。图数据库则以不同的方式组织应用，图数据库能够提供更丰富的语义信息。它擅长处理多跳查询，即通过多个关系步骤连接不同实体的查询需求。从性能角度比较，向量数据库在相似性搜索方面表现优异，查询时间通常与数据量呈次线性关系。而图数据库在关系查询方面效率更高，尤其是当需要遍历复杂关系网络时。在可扩展性方面，向量数据库通常更容易水平扩展，而图数据库的扩展往往面临更多挑战。数据模型方面，向量数据库使用简单的向量集合，结构相对扁平；图数据库则维护复杂的网络结构，保留了丰富的语义关系。在更新频率适应性上，向量数据库适合频繁添加新数据但不常更新的场景，而图数据库能够更好地处理频繁的关系变化。选择哪种数据库取决于具体应用需求。如果主要任务是基于

向量数据库和图数据库在数据结构、查询方式以及应用场景上存在显著的差异。数据结构向量数据库：专注于存储和管理由一组数值组成的向量数据。这种数据结构特别适用于处理高维数据，如图像、音频和文本等。在向量数据库中，数据以向量的形式表示，这允许进行高效的相似度计算和聚类分析。图数据库：专注于存储和管理由节点（代表实体）和边（代表关系）组成的图形数据。这种数据结构非常适合处理具有复杂关系的数据集，如社交网络、知识图谱等。在图数据库中，数据以图的形式表示，能够直接反映实体之间的关联和路径。查询方式向量数据库：查询主要基于向量的相似度计算，如欧氏距离、余弦相似度等。这种查询方式能够快速找到与给定向量相似的数据，对于推荐系统、信息检索等场景非常有用。图数据库：查询通常基于图的遍历和匹配算法，如短路径查找、子图匹配等。这种查询方式能够揭示实体之间的关系，挖掘数据中的模式和结构，适用于关系分析、知识推理等场景。应用场景向量数据库：适用于处理高维数据，尤其是在需要进行相似度匹配的场景中。例如，在图像识别中，可以通过比较图像的向量表示来找到相似的图像；在推荐系统中，可以通过计算用户兴趣向量的相似度来推荐

图数据库和向量数据库是两种不同类型的数据库系统，它们在数据模型、查询方式以及应用场景等方面有显著的区别：图数据库数据模型：图数据库将数据表示为节点和边。节点代表实体，边代表实体之间的关系。这种模型场景：广泛应用于社交网络分析、推荐系统、欺诈检测、知识图谱等领域。例如，在社交网络中，图数据库可以轻松应对各种复杂存储和查询场景。向量数据库数据模型：向量数据库专门用于存储和查询高维向量数据。这些向量可以代表数据类型：图数据库主要用于存储图形数据，而向量数据库主要用于存储向量数据。查询重点：图数据库侧重于关系和路径的查询，而向量数据库侧重于相似性搜索。适用场景：图数据库适合处理复杂关系的数据，如社交网络和知识图谱；向量数据库适合处理需要相似性搜索的数据，如推荐系统和图像检索。特别适合处理高度互联的数据，如社交网络、生物信息学等。查询方式：图数据库擅长处理涉及关系和路径的查询，例如最短路径计算、模式匹配和网络分析。查询通常涉及遍历图结构，寻找特定的路径或子图。应用各种类型的数据，如图像、文本或声音等。向量数据库通过嵌入模型将数据转换为数值向量，便于进行高效的比较和相似性搜索。查询方式：向量数据库针对相似性搜索进行了优化，能够快速找到与查询向量最相似的若干个向量。它

向量数据库与图数据库：理解它们的区别在当今数据驱动的世界中，数据库技术不断演进以满足各种复杂需求。向量数据库和图数据库作为两种新兴的数据库类型，正在改变我们存储和查询数据的方式。虽然它们都属于非关系结果。这种数据库内部采用近似最近邻(ANN)算法，能够在海量数据中快速找到与查询向量最相似的项。图数据库则以节点、边和属性为基本构建块，专门用于表示和存储实体之间的关系。在图数据库中，数据以图结构自然，相似的向量在空间中彼此靠近。这种模型特别适合表示无法用传统表格形式有效描述的非结构化数据特征。图数据库的数据模型则更为丰富，包含三种核心元素：节点（表示实体）、边（表示关系）和属性（描述节点或边的在于实体间的相互联系而非单独实体本身时，图数据库往往是较好的选择。性能考量向量数据库针对高维向量相似性计算进行了深度优化。通过使用专门的索引结构和近似算法，它能在毫秒级别处理百万甚至十亿级向量的相似度连接操作。选择建议在实际应用中，选择向量数据库还是图数据库取决于具体的业务需求。如果核心问题是"找到与X相似的东西"，向量数据库更为合适；如果关键需求是"理解X与Y如何关联"，则图数据库更具优势

向量数据库与图数据库：理解它们的区别在当今数据驱动的世界中，数据库技术不断演进以满足各种复杂需求。向量数据库和图数据库作为两种特殊类型的数据库，各自解决了不同类型的问题。虽然它们都属于非传统的关系型以表格或向量的形式存储，而是直接表示为相互连接的图形元素。这种结构使图数据库特别擅长处理复杂的多跳查询，比如"找出朋友的朋友中喜欢相同音乐的人"。图数据库使用专门的查询语言，允许用户以直观的方式表达这些关系查询。图数据库的典型应用包括社交网络分析、欺诈检测、知识图谱和路由规划等场景。它的优势在于揭示数据中隐藏的关系模式和路径，但对于大规模向量相似性搜索任务，图数据库通常不是首选。关键差异与应用选择向量数据库和图数据库的主要区别体现在几个方面。数据模型上，向量库处理高维向量，图库处理节点和边；查询类型上，向量库擅长相似性搜索，图库擅长关系遍历；典型用例上，向量库用于推荐和搜索，图库用于网络和关系分析。选择哪种数据库取决于具体的应用需求。当工作重点是寻找相似项或处理非结构化数据时，向量数据库是更合适的选择。当需要分析复杂关系、路径或网络结构时，图数据库表现更优。值得注意的是，在一些复杂的应用

向量数据库和图数据库是两种不同的数据库技术，它们之间主要有以下区别：数据结构不同：向量是基于向量空间模型的，数据被表示成向，而图数据库是用图论来表示数据，数据被表示成节点和边的网络结。数据类型不同：向量数据库用于处理非结构化数据如图像、语音、文本等，而图数据库主要用于处理结构化数据，如社交网络、网络拓扑结构等。数据查询方式不同：向量数据库主要使用向量相似度来快速查询相似的数据，而图数据库则使用图分析。向量数据库和图数据库在数据结构、数据类型、数据查询方式和应用场景等方面有所不同，需要根据具体应用场景和数据特点选择合适的技术。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量遍历算法来查找两个节点之间的关系或路径。应用场景不同：量数据库主要用于机器学习和数据挖掘领域，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等，而图数据库主要用于社交网络、电商平台、金融行业等领域的关系路径查询和数据库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

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。数据的特性进行了优化，提供了更高效的存储和查询性能。它们通常采用更加复杂的数据结构，如稀疏矩阵、树形结构或图结构，以充分利用向量的稀疏性和空间分布特性。压缩技术在存储向量数据时，为了减少存储空间的需求

利用向量数据库和图数据库，可以构建特定领域的大模型应用。在大模型应用开发软件栈中，知识图谱、向量数据库、模型仓库和图数据库构成的知识语义层，与模型运行层、大语言模型、提示工程层、应用前端集成层协同图谱作为大语言模型提示即可发起模型微调，以较低代价就可获得行业的专属大语言模型问答应用。而向量数据库、图数据库与大语言模型结合，可以构建业务域知识图谱和业务系统的应用服务，进一步提高人机交互的效率，提供更灵活的组合业务服务，激发出更多更深入的业务场景AI应用。相较于通用大模型，结合向量数据库、图数据库与知识图谱所存储的具体行业知识，领域大模型更精通特定行业的知识，具备高效的语料匹配能力和知识推理能力，能够有效回答用户的提问。，帮助用户创建大模型应用，让每个人都拥有自己的个性化AI助理。其中，向量数据库可用于应用的文本检索，让查询更满足人性化的需求;可以实现语音、图像、视频检索，覆盖如人脸识别、语音识别、视频指纹等各类AI场景;实现个性化推荐，做到千人千面的个性化推荐效果。而图数据库和知识图谱联合，与大模型可视化端到端构建工具一起，提供了知识抽取融合、知识建模、知识图谱生成存储、基于大模型的知识问答等闭环功能。客户以知识

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。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

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...