大模型和向量库的关系

向量数据库和关系型数据库在数据模型、数据存储、查询操作等方面存在显著的差异。1、从数据模型的角度来看，向量数据库专门设计用于存储和查询向量数据。这些向量数据通常表示为数值向量或嵌入向量，是机器学习、自然语言处理等领域中常见的数据形式。向量数据库的数据模型主要围绕向量的存储和相似性搜索展开，能够高效地处理这类数据。而关系型数据库则采用表格形式的数据模型，数据以行和列的方式组织，支持复杂的结构化数据，如文本、数字和日期等。这种数据模型非常适合存储和处理结构化数据，支持复杂的关系查询。2、在数据存储方面，向量数据库注重高效存储和检索向量数据。它们通常采用特定的数据结构和索引来优化向量的存储和查询性能，确保在处理大规模向量数据时能够保持高效。而关系型数据库则以表格的形式存储数据，通过固定模式和模式验证来确保数据的一致性和完整性。这种存储方式使得关系型数据库在处理结构化数据时具有高度的可靠性和处理大规模向量数据的相似性搜索方面通常具有较高的性能。它们利用索引和距离度量等技术来加速查询过程，确保在处理大量数据时能够保持快速响应。而关系型数据库在处理复杂的关系查询和事务处理方面表现出色，但在

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、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。与开源的向量

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，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，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

传统关系型数据库和向量数据库各具特色，适用于不同的数据管理和查询需求。传统关系型数据库以其结构化的数据模型而著称。采用表格的形式来组织和存储数据，每个表格由行和列组成，用以表示实体和属性之间的关系相似性搜索。这种特性使得向量数据库在处理图像识别、自然语言处理等涉及大规模向量数据的场景中表现卓越。在数据存储和查询方面，关系型数据库和向量数据库也存在显著差异。关系型数据库通过SQL语言进行数据的增删相似的结果。这种高效的相似性搜索功能使得向量数据库在处理大规模向量数据时具有显著优势。在应用场景上，两者也各有侧重。关系型数据库广泛应用于传统的企业应用和数据管理领域，如电子商务、金融系统、人力资源管理等。这些场景通常涉及复杂的数据关系和事务处理需求，关系型数据库能够很好地满足这些需求。而向量数据库则更多地应用于需要高效存储和查询大规模向量数据的场景，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。在这些场景中，向量数据库能够快速计算向量之间的相似度，支持快速的向量搜索和推荐功能。值得注意的是，尽管关系型数据库和向量数据库在数据模型、数据存储和查询以及应用场景上存在差异，但它们并不是互相排斥的选择。在实际应用中，根据具体的数据和应用需求，我们可能需要同时使用这两种数据库类型。

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、向量基于目前的技术发展现状，通用大模型和领域大模型都存在一些限制。其中，语料时间限制、输入字数限制和领域知识限制是主要问题。首先，语料时间限制方面，大模型的训练时间需要半年至一年，训练过程不能包含后续

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，可以充分保证数据安全，杜绝隐私泄露风险。然而，大模型只有向量数据库还不够。在召回的基础上通过提示工程确保数据更精确，更贴近实际场景，同样也是重要的一环。星环科技将分布式向量数据库Hippo和分布式图上下游企业等问题，通用大模型没有行业知识，无法给出准确答案。而把农业知识图谱和向量数据库结合后，可以从知识图谱中去获取或者补充大模型的答案，使其可以精确地回答新收猪价以及价格影响等。通过这样的组合可以解决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

数据检索方式也不同。在关系数据库中，查询结果基于特定关键字的匹配。而在向量数据库中，查询结果则是基于相似性进行的。关系数据库是一种基于关系型模型的数据库，其中的数据是以表格的形式存储的。这种方法的大优势在于关系数据库和向量数据库之间的主要区别在于它们存储的数据类型和数据检索方式。关系数据库是为适合表的结构化数据而设计的，而向量数据库则是为非结构化数据（如文本或图像）而设计的。这种区别导致了它们的计算，而不是关键字匹配的方式。相比于关系数据库，向量数据库具有更高效的数据检索能力。由于它们使用向量表示数据，因此可以运用各种聚类算法和分类算法来处理数据。这些算法能够更好地评估向量之间的相似度，从而表格的结构十分清晰，因此其数据的更新、添加和删除都比较容易。同时，关系数据库可以与其他的关系数据库进行互操作，这使得其在企业和组织中非常流行。在这种数据库中，通过使用SQL语句来查询数据。SQL语句度的数据，如文本、图像、音频等。这是因为在向量空间中，每个数据点都可以表示为一个N维向量。在向量数据库中，数据可以通过向量之间的距离来进行匹配和查询。这种距离通常采用余弦相似度或欧几里得距离的方式来

。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。向量数据库是一种专门用于存储和检索向量数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，向量数据库能够高效地处理高维向量数据，这对于处理非结构化数据（如图片、视频和文本）在人工智能和机器学习应用中尤为重要

大模型，向量数据库，prompt的关系是什么？在当今人工智能技术快速发展的背景下，大模型、向量数据库和prompt这三个概念频繁出现在各类技术讨论中。它们看似独立，实则紧密关联，共同构成了现代AI将prompt转化为向量，在数据库中查找相关内容，然后将检索到的信息与原始prompt结合，形成增强后的输入提供给大模型。三者的协同关系大模型、向量数据库和prompt三者形成了一个有效的AI应用闭环和检索大量特定领域信息。这就引出了向量数据库的作用。向量数据库：大模型的外部记忆向量数据库是一种专门设计用于存储和检索向量形式数据的数据库系统。与传统数据库不同，它能够有效处理高维向量之间的相似性计算知识。在实际应用中，三者关系可以这样描述：用户提供的prompt被系统转化为向量查询，向量数据库返回相似内容，这些内容与原始prompt一起构成大模型的输入，然后由大模型生成自然语言输出。整个过程实现了从用户需求到高质量响应的无缝转换。应用的重要基础设施。理解这三者之间的关系，有助于我们更好地把握人工智能技术的发展脉络和应用前景。大模型：智能的核心引擎大模型是指参数量大、训练数据广泛的深度学习模型，通常基于Transformer等先进

向量数据库是一种以向量嵌入（高维向量）方式存储和管理非结构化数据（如文本、图像或音频）的数据库，能快速查找和检索类似对象。与关系数据库相比，向量数据库更适合处理非结构化数据。关系数据库和向量数据库数据分析和机器学习任务的基础，它在各种领域中得到广泛应用，特别是在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域。它可以表示各种类型的数据，如图像、音频、文本、用户行为、传感器数据等。关系数据库和向量数据库各有其优点和适用场景。关系数据库适用于结构化数据的存储和管理，而向量数据库则更适合非结构化数据的处理。在选择使用哪种数据库时，需要根据具体的数据类型和应用需求来做出决策。星环分布式向量数据库之间的主要区别在于它们存储的数据类型。关系数据库是为适合表的结构化数据而设计的，而向量数据库是为非结构化数据（如文本或图像）而设计的。这种区别使得数据的检索方式也有所不同。在关系数据库中，查询结果基于特定关键字的匹配，而在向量数据库中，查询结果是基于相似性进行的。传统的关系数据库可以想象成电子表格，它们非常适合存储结构化的数据，比如关于一本书的基本信息（例如，标题、作者、ISBN等），因为这类信息

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

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图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

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时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备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，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

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