ai 向量数据库

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数据安全：确保数据在存储和传输过程中的安全性。发展趋势技术创新：向量数据库将继续探索新的索引和查询技术，提高数据处理效率，满足更复杂的AI应用需求。更高效、更智能、更安全：未来，向量数据库将朝着更高效、更智能、更安全的方向发展，为AI时代的数据处理提供更加坚实的基座。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数据安全：确保数据在存储和传输过程中的安全性。发展趋势技术创新：向量数据库将继续探索新的索引和查询技术，提高数据处理效率，满足更复杂的AI应用需求。更高效、更智能、更安全：未来，向量数据库将朝着更高效、更智能、更安全的方向发展，为AI时代的数据处理提供更加坚实的基座。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数据安全：确保数据在存储和传输过程中的安全性。发展趋势技术创新：向量数据库将继续探索新的索引和查询技术，提高数据处理效率，满足更复杂的AI应用需求。更高效、更智能、更安全：未来，向量数据库将朝着更高效、更智能、更安全的方向发展，为AI时代的数据处理提供更加坚实的基座。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

向量数据库实际上是为了人工智能而生的。一方面，向量数据库的数据完全源自于人工智能技术。另一方面，对于AI应用而言，向量数据库也是至关重要的基础设施。传统数据库主要处理数值和字符类型的数据，通常是，数据库如何解决这个问题呢？我们采用了AI技术，例如典型的神经网络，来识别、提取和编码非结构化数据背后的语义特征。终，我们将这种数据的语义映射或嵌入到高维的向量空间中。这样做有什么好处呢？这实际上将数据库无法直接处理的语义问题，转化为向量空间中的一个搜索问题。简而言之，我们利用AI技术将数据库无法直接处理的数据背后的语义转化为一个结构化的过程。在处理非结构化数据时，我们通常不仅提取特征向量这一个维度，除了特征向量外，还可能提取价格、颜色等结构化标签。因此，可以说没有AI技术，就不会有向量数据库这样细分的数据库品类。另一方面，为什么向量数据库如此重要呢？您之前也提到了近期向量数据库的火爆。实际上，向量（MVP）架构。在这种架构下，整个大模型的技术实现更加容易。通过使用向量数据库，我们可以处理私密数据或更新数据，并且可以更好地控制数据的安全性。因此，向量数据库作为一种基础的AI设施，可以有效地解决AI

向量数据库实际上是为了人工智能而生的。一方面，向量数据库的数据完全源自于人工智能技术。另一方面，对于AI应用而言，向量数据库也是至关重要的基础设施。传统数据库主要处理数值和字符类型的数据，通常是，数据库如何解决这个问题呢？我们采用了AI技术，例如典型的神经网络，来识别、提取和编码非结构化数据背后的语义特征。终，我们将这种数据的语义映射或嵌入到高维的向量空间中。这样做有什么好处呢？这实际上将数据库无法直接处理的语义问题，转化为向量空间中的一个搜索问题。简而言之，我们利用AI技术将数据库无法直接处理的数据背后的语义转化为一个结构化的过程。在处理非结构化数据时，我们通常不仅提取特征向量这一个维度，除了特征向量外，还可能提取价格、颜色等结构化标签。因此，可以说没有AI技术，就不会有向量数据库这样细分的数据库品类。另一方面，为什么向量数据库如此重要呢？您之前也提到了近期向量数据库的火爆。实际上，向量（MVP）架构。在这种架构下，整个大模型的技术实现更加容易。通过使用向量数据库，我们可以处理私密数据或更新数据，并且可以更好地控制数据的安全性。因此，向量数据库作为一种基础的AI设施，可以有效地解决AI

向量数据库实际上是为了人工智能而生的。一方面，向量数据库的数据完全源自于人工智能技术。另一方面，对于AI应用而言，向量数据库也是至关重要的基础设施。传统数据库主要处理数值和字符类型的数据，通常是，数据库如何解决这个问题呢？我们采用了AI技术，例如典型的神经网络，来识别、提取和编码非结构化数据背后的语义特征。终，我们将这种数据的语义映射或嵌入到高维的向量空间中。这样做有什么好处呢？这实际上将数据库无法直接处理的语义问题，转化为向量空间中的一个搜索问题。简而言之，我们利用AI技术将数据库无法直接处理的数据背后的语义转化为一个结构化的过程。在处理非结构化数据时，我们通常不仅提取特征向量这一个维度，除了特征向量外，还可能提取价格、颜色等结构化标签。因此，可以说没有AI技术，就不会有向量数据库这样细分的数据库品类。另一方面，为什么向量数据库如此重要呢？您之前也提到了近期向量数据库的火爆。实际上，向量（MVP）架构。在这种架构下，整个大模型的技术实现更加容易。通过使用向量数据库，我们可以处理私密数据或更新数据，并且可以更好地控制数据的安全性。因此，向量数据库作为一种基础的AI设施，可以有效地解决AI

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大规模生成式AI模型的崛起进一步推动了对向量数据库的需求。以下是其中的原因：容纳海量数据：大规模生成式AI模型需要大量的训练数据来捕捉复杂的语义和上下文信息。因此，数据量激增。作为熟练的数据管理者，向量数据库在高效处理和管理这些海量数据方面发挥着关键作用。实现准确的相似性搜索和匹配：大规模生成式AI模型生成的文本通常需要进行准确的相似性搜索和匹配，以提供精确的回复、推荐或匹配结果。传统基于关键词的搜索方法在处理复杂的语义和上下文时可能显得力不从心。向量数据库在这方面表现出色，为这些任务提供高度相关性和有效性。支持多模态数据处理：大规模生成式AI模型不仅能处理文本数据，还可以处理图像和语音等多模态数据。作为全面的系统，能够存储和处理各种类型的数据，向量数据库有效支持多模态数据的存储、索引和查询，提高了其灵活性和多功能性。考虑到这些因素，向量数据库的发展与大规模生成式AI模型的演进密切相关。随着未来几年的快速发展，对向量数据库的需求无疑会持续大幅增长。

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...

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...

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！

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...

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

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...

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...

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...

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...

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...