向量数据库落地应用

向量数据库落地如何选择？在人工智能和大数据技术快速发展的今天，向量数据库作为一种专门用于有效存储和检索向量数据的新型数据库，正逐渐成为许多应用场景的核心组件。无论是推荐系统、图像搜索、自然语言处理搜索，但实现方式各有不同。选择时需要了解数据库支持的相似度度量方式（如欧氏距离、余弦相似度等）是否满足应用需求，以及是否支持多种距离度量方式的灵活切换。功能如混合搜索（结合向量搜索和传统标量过滤）在还是欺诈检测，向量数据库都能发挥重要作用。然而，面对市场上众多的向量数据库解决方案，如何选择适合自己业务需求的系统成为许多技术决策者的难题。本文将从多个维度探讨向量数据库的选择标准，帮助读者做出明智决策。性能考量：速度与规模的平衡性能是选择向量数据库时的首要考虑因素。查询速度直接影响到用户体验，特别是在实时性要求高的场景中。评估时应当关注数据库在相似性搜索时的延迟表现，包括单次查询响应时间和并发查询下的吞吐量。值得注意的是，高性能往往伴随着高资源消耗，因此需要在速度和成本之间找到平衡点。数据规模是另一个关键指标。不同向量数据库在处理百万级、千万级甚至更大规模数据时的表现差异显著。理想的选择应该能

向量数据库落地如何选择？在人工智能和大数据技术快速发展的今天，向量数据库作为一种专门用于有效存储和检索向量数据的新型数据库，正逐渐成为许多应用场景的核心组件。无论是推荐系统、图像搜索、自然语言处理搜索，但实现方式各有不同。选择时需要了解数据库支持的相似度度量方式（如欧氏距离、余弦相似度等）是否满足应用需求，以及是否支持多种距离度量方式的灵活切换。功能如混合搜索（结合向量搜索和传统标量过滤）在还是欺诈检测，向量数据库都能发挥重要作用。然而，面对市场上众多的向量数据库解决方案，如何选择适合自己业务需求的系统成为许多技术决策者的难题。本文将从多个维度探讨向量数据库的选择标准，帮助读者做出明智决策。性能考量：速度与规模的平衡性能是选择向量数据库时的首要考虑因素。查询速度直接影响到用户体验，特别是在实时性要求高的场景中。评估时应当关注数据库在相似性搜索时的延迟表现，包括单次查询响应时间和并发查询下的吞吐量。值得注意的是，高性能往往伴随着高资源消耗，因此需要在速度和成本之间找到平衡点。数据规模是另一个关键指标。不同向量数据库在处理百万级、千万级甚至更大规模数据时的表现差异显著。理想的选择应该能

向量数据库落地如何选择？在人工智能和大数据技术快速发展的今天，向量数据库作为一种专门用于有效存储和检索向量数据的新型数据库，正逐渐成为许多应用场景的核心组件。无论是推荐系统、图像搜索、自然语言处理搜索，但实现方式各有不同。选择时需要了解数据库支持的相似度度量方式（如欧氏距离、余弦相似度等）是否满足应用需求，以及是否支持多种距离度量方式的灵活切换。功能如混合搜索（结合向量搜索和传统标量过滤）在还是欺诈检测，向量数据库都能发挥重要作用。然而，面对市场上众多的向量数据库解决方案，如何选择适合自己业务需求的系统成为许多技术决策者的难题。本文将从多个维度探讨向量数据库的选择标准，帮助读者做出明智决策。性能考量：速度与规模的平衡性能是选择向量数据库时的首要考虑因素。查询速度直接影响到用户体验，特别是在实时性要求高的场景中。评估时应当关注数据库在相似性搜索时的延迟表现，包括单次查询响应时间和并发查询下的吞吐量。值得注意的是，高性能往往伴随着高资源消耗，因此需要在速度和成本之间找到平衡点。数据规模是另一个关键指标。不同向量数据库在处理百万级、千万级甚至更大规模数据时的表现差异显著。理想的选择应该能

向量数据库是一种以高维向量形式存储数据的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定的维数，根据数据的复杂程度和粒度，维数从几十到几千不等。向量通常是通过对原始数据（如文本、图像、音频、视频等）应用某种转换或嵌入函数生成的。嵌入函数可以基于多种方法，如机器学习模型、单词嵌入、特征提取算法等。矢量数据库的主要优势在于，它可以根据数据的矢量距离或相似度对数据进行快速、准确的相似性搜索和检索。这意味着，与其使用传统方法根据精确匹配或预定义标准查询数据库，您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。例如，您可以使用矢量数据库来：根据视觉内容和风格查找与给定图像相似的图像根据主题和情感查找与给定文档相似的文档根据产品的特征和评分，查找与给定产品相似的产品要在矢量数据库中执行相似性搜索和检索，需要使用一个代表所需信息或标准的查询矢量。查询向量可以来自与存储向量相同类型的数据（例如，使用图像作为图像数据库的查询），也可以来自不同类型的数据（例如，使用文本作为图像数据库的查询）。然后，需要使用一种相似度量来计算两个向量在向量空间中的远近程度。相似性搜索和检索的结果通常是

向量数据库是一种以高维向量形式存储数据的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定的维数，根据数据的复杂程度和粒度，维数从几十到几千不等。向量通常是通过对原始数据（如文本、图像、音频、视频等）应用某种转换或嵌入函数生成的。嵌入函数可以基于多种方法，如机器学习模型、单词嵌入、特征提取算法等。矢量数据库的主要优势在于，它可以根据数据的矢量距离或相似度对数据进行快速、准确的相似性搜索和检索。这意味着，与其使用传统方法根据精确匹配或预定义标准查询数据库，您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。例如，您可以使用矢量数据库来：根据视觉内容和风格查找与给定图像相似的图像根据主题和情感查找与给定文档相似的文档根据产品的特征和评分，查找与给定产品相似的产品要在矢量数据库中执行相似性搜索和检索，需要使用一个代表所需信息或标准的查询矢量。查询向量可以来自与存储向量相同类型的数据（例如，使用图像作为图像数据库的查询），也可以来自不同类型的数据（例如，使用文本作为图像数据库的查询）。然后，需要使用一种相似度量来计算两个向量在向量空间中的远近程度。相似性搜索和检索的结果通常是

向量数据库是一种以高维向量形式存储数据的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定的维数，根据数据的复杂程度和粒度，维数从几十到几千不等。向量通常是通过对原始数据（如文本、图像、音频、视频等）应用某种转换或嵌入函数生成的。嵌入函数可以基于多种方法，如机器学习模型、单词嵌入、特征提取算法等。矢量数据库的主要优势在于，它可以根据数据的矢量距离或相似度对数据进行快速、准确的相似性搜索和检索。这意味着，与其使用传统方法根据精确匹配或预定义标准查询数据库，您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。例如，您可以使用矢量数据库来：根据视觉内容和风格查找与给定图像相似的图像根据主题和情感查找与给定文档相似的文档根据产品的特征和评分，查找与给定产品相似的产品要在矢量数据库中执行相似性搜索和检索，需要使用一个代表所需信息或标准的查询矢量。查询向量可以来自与存储向量相同类型的数据（例如，使用图像作为图像数据库的查询），也可以来自不同类型的数据（例如，使用文本作为图像数据库的查询）。然后，需要使用一种相似度量来计算两个向量在向量空间中的远近程度。相似性搜索和检索的结果通常是

为向量。向量数据库比较这些向量的接近度以找到接近的匹配项，并提供相关的搜索结果。向量数据库应用的一些示例包括：语义搜索：在搜索文本和文档时，传统的词法搜索只能进行精确匹配，而语义搜索则更注重与搜索查询等非结构化数据很难用传统数据库来描述。用户可以使用相似的对象和机器学习模型来查询向量数据库，以便更轻松地比较和找到相似的匹配项。重复数据删除和记录匹配：对于需要删除重复项或进行记录匹配的应用程序，向量考虑过的项目。异常检测：向量数据库可以找到与其他对象非常不同的异常值。对于IT运营、安全威胁评估和欺诈检测等领域，异常检测非常有价值。除了上述应用之外，向量数据库还具有以下关键功能：高性能和高扩展性和算法进行向量化和相似性匹配。实时更新：向量数据库可以实时更新索引和向量嵌入，以便及时反映数据的变化。向量数据库具有广泛的应用领域，包括语义搜索、非结构化数据的相似性搜索、重复数据删除和记录匹配、推荐相似度搜索或“向量搜索”是向量数据库常见的用例。向量搜索将索引中多个向量的接近程度与搜索查询或主题项进行比较。为了找到相似的匹配项，可以使用用于创建向量嵌入的相同机器学习嵌入模型，将主题项或查询转换

为向量。向量数据库比较这些向量的接近度以找到接近的匹配项，并提供相关的搜索结果。向量数据库应用的一些示例包括：语义搜索：在搜索文本和文档时，传统的词法搜索只能进行精确匹配，而语义搜索则更注重与搜索查询等非结构化数据很难用传统数据库来描述。用户可以使用相似的对象和机器学习模型来查询向量数据库，以便更轻松地比较和找到相似的匹配项。重复数据删除和记录匹配：对于需要删除重复项或进行记录匹配的应用程序，向量考虑过的项目。异常检测：向量数据库可以找到与其他对象非常不同的异常值。对于IT运营、安全威胁评估和欺诈检测等领域，异常检测非常有价值。除了上述应用之外，向量数据库还具有以下关键功能：高性能和高扩展性和算法进行向量化和相似性匹配。实时更新：向量数据库可以实时更新索引和向量嵌入，以便及时反映数据的变化。向量数据库具有广泛的应用领域，包括语义搜索、非结构化数据的相似性搜索、重复数据删除和记录匹配、推荐相似度搜索或“向量搜索”是向量数据库常见的用例。向量搜索将索引中多个向量的接近程度与搜索查询或主题项进行比较。为了找到相似的匹配项，可以使用用于创建向量嵌入的相同机器学习嵌入模型，将主题项或查询转换

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，通常是技术在实际应用中的问题。综上，可以看出向量数据库与AI的关系非常密切。它源自AI，同时又为解决AI技术应用问题提供了有效的解决方案。高质量的关系型表。现在也有许多处理半结构化数据（如JSON数据）的数据库，例如MongoDB、Elasticsearch等。然而，这些数据的语义通常只表现在表面，没有深层次的含义。向量数据库则与众不同，它，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

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

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":...

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

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"}...

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

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•...

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。...

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...

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：

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。