向量数据库 应用例

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

利用向量空间中的向量来表示数据，并对这些向量进行各种运算和操作。向量数据库的主要应用领域是人工智能和机器学习。在人工智能领域，向量数据库被广泛用于图像、音频、视频、自然语言处理等任务的数据管理和处理。以图像识别为例，传统的关系型数据库需要先将图像像素点转化为数字，再进行存储和处理。而向量数据库则可以将图像直接表示为向量，从而减少数据的转换过程，提高了数据处理的率。在实现上，向量数据库依赖于高效的向量数据库（VectorDatabase），是一种以向量为基本数据类型的数据库，利用数学中的向量空间理论，对数据进行高效地存储和管理。与传统的关系型数据库不同，向量数据库不是以表格形式存储数据，而是向量操作和索引技术。向量操作主要包括向量间的相似度计算、向量的加减乘除、向量的转换等。为了加速这些操作，向量数据库采用了一系列优化策略，包括基于GPU的并行计算、SIMD指令集的优化、近似匹配算法等。与传统数据库相比，向量的优势主要体现在以下几个方面：高效的向量操作：向量数据库可以实现快速的向量计算和索引，提高数据处理的效率。多模态支持：向量可以支持多种数据类型的存储和检索，如图像、音频、视频等

利用向量空间中的向量来表示数据，并对这些向量进行各种运算和操作。向量数据库的主要应用领域是人工智能和机器学习。在人工智能领域，向量数据库被广泛用于图像、音频、视频、自然语言处理等任务的数据管理和处理。以图像识别为例，传统的关系型数据库需要先将图像像素点转化为数字，再进行存储和处理。而向量数据库则可以将图像直接表示为向量，从而减少数据的转换过程，提高了数据处理的率。在实现上，向量数据库依赖于高效的向量数据库（VectorDatabase），是一种以向量为基本数据类型的数据库，利用数学中的向量空间理论，对数据进行高效地存储和管理。与传统的关系型数据库不同，向量数据库不是以表格形式存储数据，而是向量操作和索引技术。向量操作主要包括向量间的相似度计算、向量的加减乘除、向量的转换等。为了加速这些操作，向量数据库采用了一系列优化策略，包括基于GPU的并行计算、SIMD指令集的优化、近似匹配算法等。与传统数据库相比，向量的优势主要体现在以下几个方面：高效的向量操作：向量数据库可以实现快速的向量计算和索引，提高数据处理的效率。多模态支持：向量可以支持多种数据类型的存储和检索，如图像、音频、视频等

场景大放送（一）大模型与向量数据库的“梦幻联动”在大模型的应用中，向量数据库扮演着举足轻重的角色。以智能问答系统为例，当用户提出问题时，大模型首先会将问题转化为向量形式，然后向量数据库会在海量的知识向量中进搜索：在图像搜索领域，向量数据库的应用已经十分广泛。以电商平台为例，用户可以上传一张心仪的服装图片，向量数据库能够迅速从海量的商品图片中找到款式、颜色、图案等相似的服装，为用户提供更多的购物选择。在安含义，返回最相关的文本信息。这种强大的能力，使得向量数据库在人工智能的各个领域都得到了广泛的应用。分布式向量数据库揭秘（一）什么是分布式向量数据库分布式向量数据库，是一种专门设计用于存储和查询向量数据例，通过卷积神经网络（CNN）提取图像的特征，将其转化为一个高维向量，这个向量就包含了图像的关键信息，如颜色、形状、纹理等特征。分布式向量数据库会将这些向量存储起来，并建立相应的索引，以便后续进行快速可用性。这种高扩展性使得分布式向量数据库能够适应不断变化的业务需求，为企业的发展提供有力支持。实时读写：在许多应用场景中，如实时推荐系统、实时监控等，需要对数据进行实时的读写操作。分布式向量数据库具备

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

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。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

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•...

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"}...

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。

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

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：

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...

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

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":...