大模型 向量库

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。

为高维度的多维向量，由此可以结构化地在向量数据库中进行管理，实现快速、高效的数据存储和检索过程，结合相似性检索特性，进而更高效地支撑更广泛的应用场景，比如智能推荐场景等。同时，随着大语言模型应用中对以及管理海量的向量式数据集，提供向量相似度检索、高密度向量聚类等能力，有效地解决了大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题，让大模型更高效率地存储和读取知识库，降低训练和推理成本，激发更多的AI应用场景。在赋予大模型拥有“长期记忆”的同时，还可以协助企业解决目前担忧的大模型数据隐私泄露问题。大模型的快速应用，推动向量数据库向高扩展、高性能、实时性方向发展大模型正在与企业应用迅速结合，重塑各种类型的非结构化数据。用户可以通过表示学习的预处理方式将这些数据转化为多维向量，并存储在向量数据库中，从而可以很好地解决上述三个问题。比如，在应用端与大模型进行交互时，将输入的文字、图片等问题信息进行向量化，先进行语义搜索，找到相关的信息，将其拼接成提示词传递给大模型，大模型通过计算分析后反馈结果。星环科技创始人、CEO孙元浩表示，“向量数据库承担了中间存储的角色，我们认为向量数据库就是大语言模型的

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。

向量进行融合，可以实现更强大的多模态理解和生成能力。与向量数据库的关系存储与管理：向量数据库专门用于存储和管理大模型向量，能够高效地组织和索引大量的向量数据，以便快速检索和查询。它提供了一种持久化的存储方式，确保向量数据的可靠性和可扩展性。增强大模型能力：通过将向量数据库与大模型结合，可以为大模型提供外部的知识存储和检索能力，解决大模型在知识更新、长期记忆等方面的不足。大模型可以在需要时从向量数据库中获取相关的向量信息，从而生成更准确、更有针对性的回答。大模型向量是通过特定的数学模型和算法，将各种数据转化为高维向量空间中的向量表示。这些向量能够捕捉数据的语义、特征等关键信息。作用与意义语义理解与表示：大模型向量能够将文本等数据转化为计算机可以处理的数值形式，并且在向量空间中，语义相似的文本会具有相近的向量表示，从而帮助大模型更好地理解和处理自然语言，实现文本的分类、情感分析、机器翻译等各种自然语言处理任务。信息检索与匹配：在向量空间中，可以通过：大模型向量可以作为模型的输入特征，帮助模型学习数据的内在规律和模式。同时，通过对向量的分析和处理，还可以对大模型进行评估、调试和优化，提高模型的性能和泛化能力。应用场景自然语言处理：在文本

向量数据库是一种专门用于存储和查询向量的数据库系统。通过使用向量数据库来存储和查询数据，可以显著提高效率并降低成本。向量数据库主要应用于大模型训练、推理和知识库补充等场景，并且在接入层、计算层和存储层等方面已实现了全面的人工智能化。当前，大模型正快速进入各行业，但这些模型通常包含数十亿甚至更多的参数，其训练成本非常高昂。向量数据库可以用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗等任务。与传统方式相比，向量数据库能够提升10倍的效率。如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可以将成本降低几个数量级。以往，企业要接入一个大模型可能需要花费很久的时间，而使用向量数据库后，仅需几天即可完成，大大降低与查询向量相似的数据，对于大规模数据的处理非常高效。在大模型训练方面，向量数据库的应用非常广泛。例如，在自然语言处理领域，可以使用向量数据库存储和查询单词向量，以提高模型的效率和准确性。在图像识别方面，可以使用向量数据库存储和查询图像特征向量，以加快图像搜索和识别的速度。除了大模型训练，向量数据库还可以应用于推理和知识库补充等场景。在推理方面，向量数据库可以作为外部知识库，为模型提供更加多样化和

领域的语义理解和判断能力。然而，由于领域知识的复杂性和变化性，大模型无法完全做到准确性。面对这些限制，我们可以考虑引入向量数据库，它是专门为存储向量数据而设计的数据库。向量是由一组有序的数值(通常是文本的特征向量数据，帮助大模型实现长期记忆和专业能力扩展。当用户向大模型提问时，用户问题会被转化为一组高维向量，进行语义搜索，找到相关信息，并拼接成提示词，发给大语言模型生成答案反馈用户。向量数据库在其中承担了中间存储的角色，类似于海马体，是大模型存放长期记忆的地方。然而，向量数据库也需要具备一些特点，如高可用、高性能、易拓展等。它应该支持多种向量搜索索引，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，才能满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等场景。使用向量数据库能够有效克服大模型的限制，提高其准确性和反馈效率。星环分布式向量数据库；GPT-4只能容纳32000个Token，约16000个汉字。对于超长文本输入，比如企业年报分析，大模型则难以胜任。再次，为了提高大模型在特定领域的准确性，需要在大模型中嵌入领域知识库，使其具备专业

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

。通过将非结构化数据转换为向量表示，向量数据库为复杂的数据分析提供了有力的支持。向量数据库之所以被称为大模型的“海马体”，是因为为大模型提供了强大的记忆和检索能力，使得大模型能够更好地处理非结构化数据中，大模型可以获取这些数据的向量表示，从而拥有了对过去学习经验的“长期记忆”。这种记忆能力使得大模型能够在处理新数据时更加准确和高效，减少了产生“幻觉”或错误预测的可能性。向量数据库通过执行近似近邻（ANN）搜索，能够在大规模数据集中快速识别相似的项目。这种能力使得大模型能够迅速从海量的数据中检索出与当前任务相关的信息，进一步提高了模型的性能和准确性。向量数据库使用的降维和索引算法等技术，使得这种搜索过程能够在短的时间内完成，提供了快速的响应时间。这不仅简化了开发者对向量数据的管理，还为大模型提供了强大的记忆和检索能力，使得大模型能够更好地应对复杂的数据分析任务。这种能力使得向量数据库成为推荐系统、异常检测和自然语言处理等应用的理想选择，推动了人工智能技术的进一步发展。并提高性能。海马体在人的大脑中扮演着记忆和学习的关键角色，尤其是与长期记忆的形成和巩固密切相关。类似地，向量数据库在人工智能系统中起到了存储和检索“记忆”的作用。通过将非结构化数据转换为向量并存储在数据库

搜索相似性和处理复杂数据类型（如图像、音视频、自然语言等）方面更为高效。从这个角度来看，向量数据库代表了数据存储和检索的全新范式。随着大型模型的崛起，向量数据库的优势得到了充分发挥，甚至有人将其视为AIGC（人工智能生成内容）成功的关键因素。为什么说向量数据库是大型模型的“海马体”？海马体是大脑中负责记忆和学习的部分，而向量数据库在大型模型中的作用与之类似。大型模型需要大量的实时和私有数据来不断学习和改进，而向量数据库可以通过存储新的信息或企业数据来弥补这一缺陷，让大型模型突破时间和空间上的限制，加速其在各种行业场景的落地。同时，通过向量数据的本地存储，还可以帮助解决企业界担忧的大型模型泄露隐私的问题。因此，向量数据库在大型模型中的应用具有重要意义，不仅有助于提高模型的性能，还可以保护数据隐私，为企业提供更多的灵活性和自主性。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量在探讨这个问题之前，先需要理解向量数据库与传统的数据库的区别。传统数据库是建立在结构化数据的基础上的，而向量数据库则以数学向量形式在高维空间中存储数据并对其进行索引。这种向量化方式使得向量数据库在

向量数据库在大模型中扮演了非常重要的角色，特别是在垂直领域服务中。大模型虽然具有处理一般性问题的能力，但在垂直领域服务中，其知识深度、准确度和时效性往往有限。向量数据库结合大模型和自有知识资产，能够垂直大模型成为了行业发展的切入点。而向量数据库则是这些行业大模型具备行业知识能力的关键所在。通过向量数据库，行业大模型能够更有效地处理非结构化数据，从而实现对行业知识的深入理解和应用。AI大模型的产生需要经历大量反复的训练和调试，其中涉及的数据处理是一个重要环节。非结构化数据在AI应用中占据重要地位，但其查找需求和数据量级都远大于结构化数据。向量数据库能够处理这些非结构化数据，通过近似查进行模糊匹配，提供概率上符合条件的答案，从而满足大模型对非结构化数据处理的需求。显著增强垂直领域的AI能力。这是因为向量数据库能够存储和处理向量数据，提供高效的相似度搜索和检索功能，从而为垂直领域提供更精准、更深入的解答。随着越来越多的行业开始探索和应用AI技术，建立在不同行业的

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：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，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB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...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。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，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，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，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB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，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...