大模型 矢量数据库

整数、浮点数或布尔值。矢量数据库的核心操作是计算两个矢量之间的相似性或距离。凭借高效的索引和搜索算法，矢量数据库可以在大规模数据集中快速进行相似性搜索。矢量数据库被广泛用于多个领域，如机器学习、数据挖掘、图像处理和文本检索。在这些应用中，它可用于存储和检索高维空间中的数据点，并快速计算它们之间的相似性。此外，矢量数据库还可用于处理大规模的实时数据流，如传感器数据或网络流量数据。矢量数据库是一种专门为高效处理高维矢量而设计的存储系统。这些矢量可以被视为多维空间中的点，一般用来表示更复杂的数据，如图像、文本或声音的嵌入或压缩表示。矢量数据库的一个重要功能就是能够快速进行相似性搜索，以便从庞大的数据集中快速检索出与目标矢量相近的项目。矢量数据库与传统的关系型数据库有所不同，它不以表格的形式储存数据，而是将数据表示为高维空间中的矢量。这些矢量可以包括各种类型的数值数据，比如

、分数等字段，数据类型和格式都很明确；而矢量数据库聚焦于高维向量，这些向量通常由深度学习模型生成，用于描述复杂对象的特征。比如在图像识别领域，一张图片会被转化为一个包含成百上千个数值的向量，每个数值都代表了图片在某个特征维度上的信息，如颜色、纹理、形状等。矢量数据库能高效地存储和检索这些向量，帮助计算机快速找到与目标向量最相似的其他向量，这在传统数据库中是很难实现的。二、工作原理大揭秘矢量数据库的核心在于对高维向量数据的存储与检索，这背后有着一套精妙的运作机制。在存储方面，矢量数据库会将各种复杂的数据，如文本、图像、音频等，通过特定的算法和模型转化为高维向量后进行存储。而在查询时，矢量数据库主要一、矢量数据库是什么在探讨矢量数据库之前，我们先来回顾一下数据库的概念。数据库，简单来说，是按照一定数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。它就像是一个有序的大型图书馆，每本书（数据）都被妥善分类事务处理要求较高的场景。而矢量数据库，是数据库家族中的新成员，它专为存储和处理高维向量数据而生。与传统数据库相比，它有着独特的“本领”。传统数据库擅长处理结构化数据，比如学生的成绩表，包含姓名、科目

矢量数据库是一种用于存储和处理矢量数据的数据库。矢量数据库能够快速搜索这些矢量之间的相似性，因此可以在大量数据集中快速检索相似的项目。传统数据库和矢量数据库矢量数据库：处理高维数据：矢量数据库旨在管理和存储高维空间中的数据。这对机器学习特别有用，其中数据点可以表示为多维空间中的向量。相似性搜索：矢量数据库的一个突出特点是它们执行相似性搜索的能力。这些数据库不是基于准确的匹配来查询数据，而是允许用户检索与给定的“相似”数据，这使得它们对图像或文本检索等任务非常有价值。大型数据集：随着人工智能和机器学习应用程序的增长，它们处理的数据量也在增加。矢量数据库是按比例建造的，以确保它们能够在不影响性能的情况下处理大量数据。传统数据库：结构化数据存储：传统数据库，如关系数据库，旨在存储结构化数据。这意味着将数据组织到预定义的表、行和列中，以确保数据的完整性和一致性。CRUD优化：传统数据库主要优化CRUD操作。这意味着它们旨在有效地创建、读取、更新和删除数据项目，以适用于从Web服务到企业软件的各种应用程序。固定架构：许多传统数据库的定义特征之一是其固定模式。一旦数据库结构被定义，更改可能非常复杂和耗时。这种刚性可以保证数据的一致性，但灵活性可能不如一些现代数据库的无模式或动态模式那么好。

制作，因为它们可以精确地表示地理现象的空间位置和形状。数据分析和模型构建：矢量数据适用于各种空间数据分析，包括空间查询、空间统计分析、空间模拟等，同时也可以用来构建各种地理信息系统模型和空间数据库模型、资源管理等领域的决策。星环科技分布式时空数据库-SpactureSpacture支持大规模矢量数据、时空轨迹数据、栅格瓦片数据的存储与计算，拥有完备的数据查询、分析和挖掘能力，能支持轨迹数据应用，提供模型化和分析。拓扑关系：矢量数据中，除了用几何信息描述空间几何位置外，还使用拓扑信息来描述空间的相连、相邻及包含等关系，从而清楚地表达空间地物之间的结构。矢量数据的作用地图制作：矢量数据被广泛应用于地图什么是矢量数据？矢量数据是在直角坐标中，用x、y坐标表示地图图形或地理实体的位置和形状的数据。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能地将地理实体的空间位置表现得准确无误。矢量数据有什么特点？数据的离散性：矢量数据用离散的线或点来描述地理现象和特征点，这些点通常是在二维或三维空间中定义的。数据的连续性：矢量数据可以描述连续的地理区域，例如湖泊、林地、居民地等，这些区域内的数据被视为连续的，可以被

矢量又称向量，是指既有大小又有方向的量。在力学中，矢量用来表达力的大小和方向，在物理学中称为矢量，在数学中称为向量。在数学直角坐标系中，图形通常用点坐标来表示。矢量数据是以矢量结构存储在计算机中的内部数据。在矢量数据结构中，点数据可以直接用坐标值描述；线数据可以用均匀或不均匀间隔的顺序坐标链描述；表面数据（或多边形数据）可以用边界线描述。点用一个坐标对（x、y）或（x、y、x）表示；线作为点之间，由点、线和多边形组成的图形称为矢量图。矢量数据是记录图形坐标特征点位置的数据。虽然线和表面在数据形式上没有直观的区别，但在数据内部本质上是不同的。对于多边形，表达一个内部点，作为多边形位置识别的标志，也作为多边形符号绘制的定位点。对于线，没有内部问题。矢量数据的组织形式比较复杂，以弧段为基本逻辑单元，每个弧段受到两个或两个以上相交点的限制，并被描述为两个相邻的多边形属性。在计算机中，矢量数据的使用具有存储量小、数据项之间拓扑关系从点坐标链中提取某些特征的优点。

大模型数据库是随着人工智能技术发展而兴起的一种新型数据库。大模型数据库是一种能够存储、管理和处理大规模数据，并与大模型紧密结合、协同工作的数据库系统。它不仅要具备传统数据库的基本功能，还需要满足大训练数据量可达数亿甚至数十亿的文本数据，大模型数据库需要具备相应的存储容量和数据管理能力来容纳和处理这些数据。高效的数据检索与查询：为了满足大模型在推理阶段对数据的快速访问需求，大模型数据库需要提供高效类型丰富多样，包括结构化数据（如关系型数据）、半结构化数据（如JSON、XML等格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。大模型数据库需要能够支持多种数据类型和格式的存储、管理和查询，以便更好地为大模型提供数据支持。数据预处理与特征工程能力：在数据进入大模型之前，通常需要进行预处理和特征工程，如数据清洗、归一化、向量化等操作。大模型数据库可以内置一些数据预处理和特征工程的功能，以便更好地为大模型准备数据，提高模型的训练效果和性能。与大模型的紧密集成：大模型数据库需要与大模型进行紧密集成，提供方便的接口和工具，以便开发人员能够轻松地将数据库中的数据导入到模型中进行训练，以及在模型推理时能够

高效地存储、管理和分析。传统的关系型数据库已经无法满足处理这些数据的需求，时空数据库应运而生。TranswarpSpacture是星环科技自主研发的分布式时空数据库。支持大规模矢量数据、时空轨迹数据时间较长，并且无法获取指定区域的数据。为了提高气象数据使用效率，为CIPAS系统提供数算一体的技术能力，用户选择星环科技Spacture时空数据库作为气象大数据的载体。系统重构过程中配合CIPASSpacture由通用数据库底座和时空插件两部分组成，通用数据库底座基于分布式架构，对外兼容PostgreSQL，用户可以通过PostgreSQL协议访问Spacture；同时Spacture还提供了、道路等距分割等使用场景。支持对矢量数据进行空间维度聚合统计，帮助用户快速发现矢量数据在不同空间尺度上的分布特征；针对栅格数据可以实现多幅、多时相、大范围、大尺度遥感影像分析，为城市扩张检测、农作物系统开发的插件，将格点数据以二进制的形式存储到Spacture数据库，以SQL函数的方式注册到数据库中，提供对格点数据的操作、查询和分析。格点数据无需下载后进行客户端计算，使得数据靠近计算端，改变传统数据

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。向量数据库是专门为处理高维向量数据而设计的。它能够有效存储和检索以向量形式表示的数据，这种表示方式正是现代大模型处理信息的核心方法。当大模型将文本、图像或其他类型的数据转换为嵌入向量后，向量数据库可以快速找到语义上相似的条目。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数据，它专注于实体之间的关系。在图数据库中，数据以节点和边的形式存储，节点代表实体，边代表实体间的关系。这种结构天然适合表示复杂的关联网络，如社交网络、知识图谱等。对于需要深度推理和关系挖掘的大模型。无论选择哪种方案，都需要根据具体的使用场景、数据特点和性能需求做出决策。理解这两种技术的本质差异，是构建有效大模型知识库的开始。随着技术的不断发展，数据库与大模型的结合方式也将持续演进，为人工智能应用提供更强大的知识处理能力。

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等重大社会问题提供辅助手段。交通物流：通过轨迹数据分析来深入理解交通路况特征和拥堵的演化模式，综合运用历史事件、时空、活动、天气等多维信息，辅助构建数据驱动的城市交通指挥体系。测绘遥感：提供针对栅格数据的原生模型支持,有效支撑大规模遥感影像数据和栅格数据的存储、查询和基础分析处理能力。

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。

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、...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...