
大模型技術迸發(fā)的煙花點燃了整個AI產業(yè)鏈。繼各類生成式模型、行業(yè)大模型、AI基礎軟件后,“大模型的海馬體”——向量數(shù)據(jù)庫,成為當前最為灼熱的AI技術焦點。
在九章云極DataCanvas“變革”產品發(fā)布會上重磅亮相的DingoDB多模向量數(shù)據(jù)庫,將多模態(tài)能力加持到向量數(shù)據(jù)庫之上,其產品能力和技術優(yōu)勢讓業(yè)界眼前一亮。作為開源社區(qū)的一員, DingoDB正在加速實現(xiàn)與開源社區(qū)的聯(lián)動,目前已完成與LangChain框架的對接。

DingoDB與LangChain框架完成對接
01 DingoDB——全新的多模態(tài)數(shù)據(jù)混合分析解決方案
當前,市場上的向量數(shù)據(jù)庫主要有三種形態(tài)。
第一種“基于關系型數(shù)據(jù)庫的向量索引”,適用于小規(guī)模向量數(shù)據(jù)的存儲和查詢;
第二種“專用向量數(shù)據(jù)庫”,通過使用特定的向量索引、壓縮算法和查詢優(yōu)化技術來提供高效的向量存儲和檢索,一般用于企業(yè)級應用設計和優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫解決方案;
第三種“分布式向量數(shù)據(jù)庫”,利用分布式計算和存儲技術實現(xiàn)了高性能和可擴展性,適用于大規(guī)模向量數(shù)據(jù)集和高并發(fā)訪問的場景。
三種向量數(shù)據(jù)庫往往不能兼得,用戶需要根據(jù)自身的數(shù)據(jù)規(guī)模、場景需求和技術成本來選用其一。
DingoDB的出現(xiàn)突破了當前向量數(shù)據(jù)庫的有限選擇。作為一種全新的向量數(shù)據(jù)庫形態(tài)——分布式多模態(tài)向量數(shù)據(jù)庫,DingoDB具備上述三種數(shù)據(jù)庫全部能力的同時,還支持多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲和聯(lián)合分析,進一步擴展了向量數(shù)據(jù)庫的能力邊界。
DingoDB在向量化數(shù)據(jù)存儲處理方面提供以下功能特性:
●統(tǒng)一存儲:
提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲能力,支持單表存儲表標量/向量數(shù)據(jù),適用于不同數(shù)據(jù)間的聯(lián)合查詢和分析計算,提供全面的數(shù)據(jù)處理能力。
●多模態(tài)檢索:
支持基于不同模態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)合查詢和檢索,非結構化數(shù)據(jù)向量化存儲,有利于處理、分析和應用非結構化數(shù)據(jù)。
●聯(lián)合分析:
支持非結構化數(shù)據(jù)向量化處理,同時提供標量數(shù)據(jù)與向量數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析能力,確保用戶獲取全面、準確的結果數(shù)據(jù)。
●一體化SQL計算引擎:
使用SQL提供強大的結構化、非結構化的分析能力,實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)類型的綜合分析。
●異構計算:
利用多種不同類型的計算資源執(zhí)行數(shù)據(jù)處理和計算任務,提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的計算性能、增強擴展性和靈活性,實現(xiàn)高效分析和科學計算。
02 聯(lián)合分析——多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的必備能力
結構化數(shù)據(jù)的分析和計算一直是企業(yè)智能決策的重要組成部分。
隨著信息多樣化的爆發(fā),文本、圖片、視頻、音頻等非結構化數(shù)據(jù)變得越來越重要,結構化和非結構化數(shù)據(jù)聯(lián)合分析的需求應運而生。
DingoDB以其獨特的設計和開放的心態(tài),提供了同時處理結構化和非結構化數(shù)據(jù)的能力,其多模態(tài)特性使其在處理不同類型的數(shù)據(jù)時更加靈活和高效。
DingoDB將數(shù)據(jù)湖和向量數(shù)據(jù)庫的特性相結合,可以同時存儲和處理多模態(tài)數(shù)據(jù),并提供結構化與非結構化數(shù)據(jù)的聯(lián)合查詢和融合分析計算的能力;借助結構化和非結構化的融合分析計算技術,能夠高效地管理和檢索多模態(tài)數(shù)據(jù),進一步提升數(shù)據(jù)的利用價值。
通過DingoDB,用戶可以構建專屬的數(shù)據(jù)向量海“vector ocean”,并實現(xiàn)針對不同行業(yè)場景的多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲、分析和管理的個性化需求。
03 擁抱開源——大模型時代數(shù)據(jù)覺醒的加速器
作為一款開源產品,DingoDB貫徹九章云極DataCanvas“開源開放”的產品理念,同時重視開源社區(qū)的合作和互動,以不斷提升其功能和性能。目前,DingoDB與眾多優(yōu)秀的開源項目合作,LangChain框架就是其中一員。
LangChain是一種基于語義的知識圖譜技術,它可以實現(xiàn)語義級別的數(shù)據(jù)關聯(lián)和查詢優(yōu)化,從而提高數(shù)據(jù)庫查詢的效率和準確性?;贚angChain構建的數(shù)據(jù)庫對接可以為數(shù)據(jù)查詢效率帶來一些潛在的提升。通過與LangChain的合作,DingoDB能夠實現(xiàn)與其他開源工具和技術更好的集成,從而向用戶提供更強大的數(shù)據(jù)能力。
專業(yè)的向量數(shù)據(jù)庫開發(fā)需要長期的技術積累和投入,具有更高的技術壁壘。在大模型時代助推下,向量數(shù)據(jù)庫行業(yè)將獲得前所未有的資源傾斜,DingoDB的多模態(tài)向量數(shù)據(jù)庫能力將持續(xù)引領行業(yè)發(fā)展,也將在時代紅利下加速前進步伐。
前往DingoDB官網、DingoDB Github地址可以了解關于DingoDB的更多資訊。
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