随着企业、机构中非结构化数据应用的日益增多以及AI的爆发式增长所带来的大量生成式数据，所涉及的数据呈现了体量大、格式和存储方式多样、处理速度要求高、潜在价值大等特点。但传统数据平台对这些数据的处理能力较为有限，如使用文件系统、多类不同数据库服务器托管网存储上述数据，在数据存储管理、查询分析效率、数据价值挖掘等方面都存在一定的瓶颈，例如传统数据库查询是点查和范围查的一种精确查询，无法满足大模型下如智能问答、智能推荐等场景。
因此，企业急需一款或数款管理好非结构化数据的数据管理平台。业内常用的做法，是利用人工智能中的表示学习，将这些非结构化数据抽象、转换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长文本处理和领域知识表示使用的深入，对向量数据库的需求也日益迫切。
近日，在向星力•未来数据技术峰会上，星环科技正式发布了分布式向量数据库Transwarp Hippo。作为一款企业级云原生分布式向量数据库，星环分布式向量数据库Hippo支持存储、索引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服务器托管网知识时效性低、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最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，重塑企业应用中人与数据的交互方式。然而，不管是通用模型，还是微调出来的行业模型，都存在着一定的局限性：
- 实时性难题：模型训练需要很长的时间，可能需要半年或一年，实时资讯、新闻、市场行情等快速变化的信息，无法及时地内置到模型当中。
- 长Token难题：大模型的输入Token（文本中的最小单位）能力受到算力和工程化程度的限制。在这种限制下，例如无法将一家上市公司的全部年报数据输入进大模型，导致不能进行全面的分析。
- 精度校正难题：大模型虽然经过大量数据的长期训练，但很多场景下精准度还是不够，需要补充知识库进行校正，让其能够给出更准确的结果和更实时的信息。
目前，大模型训练所使用的数据包含了如文档、图片、音视频等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海马体，是一个记忆体。其基本功能是能够存储多维向量，并提供进一步的检索。”
向量数据库早先被用于文本搜索或者语义搜索，过去不少公司用来做个性化推荐、构建知识图谱等。随着大模型的兴起，向量数据库可以让大模型更高效率地存储和读取知识库，并以更低的成本进行模型微调，进一步地激发AI应用场景。此外，几千、上万种应用带来海量的数据，需要一个高扩展的向量数据库来存放更多的数据信息。而向量数据复杂度的提升，模型推理速度的加快等也要求能够提供高性能的检索能力。实时动态变化的数据，对向量数据库的实时写入、实时更新、实现召回能力的要求变高，通过将实时资讯、实时新闻、市场行情等快速变化的信息及时地内置到模型中，使其能够提供更实时、更精准的结果。
星环科技分布式向量数据库Transwarp Hippo
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。
云原生技术，支持弹性扩缩容
星环分布式向量数据库Hippo采用全面容器化部署，支持服务的弹性扩缩容，同时具备多租户和强大的资源管控能力。
高扩展性，海量向量数据存储
与直接利用各类算法lib不同，星环Hippo存储和计算都可以充分利用分布式特性，按需灵活扩展，满足大规模集群部署需求；通过Raft算法确保数据的强一致性；并提供故障迁移，数据修复等数据保障能力。
深度优化，高性能数据检索
星环分布式向量数据库Hippo支持多进程架构与GPU加速，充分发挥并行检索能力；支持基于检索速度和内存使用的特定优化，以及寄存器级算法优化；同时提供多类索引支持，满足不同需求不同体量的业务场景。
动态更新，实时检索
星环分布式向量数据库Hippo提供数据动态更新的能力，对于实时插入/更新的数据，可以快速完成数据的加载和索引的构建，解决向量数据T+1的传统处理逻辑，满足实时动态变化数据的向量检索分析。
多样化接口，丰富场景支持
星环分布式向量数据库Hippo供标准的Python、Restful、CPP、Java API等接口，可轻松对接各类应用和模型，提高应用开发和调用的效率。同时，提供类SQL接口，满足入库等特定场景，大幅降低使用和操作的难度。
多模型联合
基于TDH多模型统一技术架构，向量数据与关系型数据、图数据、时序数据等多种模型数据可进行统一存储管理，并通过统一接口实现数据跨模型联合分析。
具备高可用、高性能、易拓展等特点的星环分布式向量数据库Hippo，可以很好地满足企业针对海量向量数据的高实时性等场景。
文本检索
传统搜索引擎更偏向于词/句的精确查询，星环分布式向量数据库Hippo通过向量引擎提供自然语言处理能力，可以更好地支持基于语义的查询分析，让查询更满足人性化的需求。
语音/视频/图像检索
星环分布式向量数据库Hippo将多维向量特征构建成高效的向量索引，实现数据的相似性检索，可覆盖人脸识别、语音识别、视频指纹等多类AI场景。
个性化推荐
星环分布式向量数据库Hippo可与各类深度学习平台搭建的模型进行耦合，通过向量相似度检索，可以对用户行为与喜好等多方面进行分析、挖掘，做到千人千面的推荐效果。
智能搜索，智能问答
知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。通过星环分布式向量数据库Hippo可以将这些信息更好地进行表达和处理，给出符合需求的一系列近似答案和推荐查询。
向量数据库与图数据库联合，低成本、高效构建特定领域大模型应用
基于星环分布式向量数据库Hippo，可以有效地解决大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题。通过将最新资料、专业知识、个人习惯等海量信息向量存储在星环分布式向量数据库Hippo中，可以极大地拓展大模型的应用边界，让大模型保持信息实时性，并能够动态调整，使大模型拥有“长期记忆”。
通过建立垂直领域的知识库，对大模型输出结果进行校正，可以提高结果的精准度，在一定程度上解决“AI幻觉”问题。
此外，通过星环分布式向量数据库Hippo对向量数据进行存储，有效解除大模型对输入的限制，并且大模型在安全机制下访问向量数据库中的隐私数据，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和分布式图数据库StellarDB结合，并以此作为微调的数据凭依，可以更低成本、更高效地构建特定领域的大模型应用。
图数据库StellarDB和知识图谱联合，与大模型可视化端到端构建工具一起，提供了知识抽取融合、知识建模、知识图谱生成存储、基于大模型的知识问答等闭环功能。客户以知识图谱作为大语言模型提示即可发起模型微调，以较低代价就可获得行业的专属大语言模型问答应用。
将向量数据库、图数据库与大语言模型结合，可以构建业务域知识图谱和业务系统的应用服务，进一步提高人机交互的效率，提供更灵活的组合业务服务，激发出更多更深入的业务场景AI应用。
例如，在询问某开源通用大模型关于某集团玉米收储价格、某集团主要合作上下游企业等问题，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大模型目前存在的三大问题。一是能够把实时的知识、变化的信息放到大模型中，二是能够校正结果的准确性，极大地提升精准度，三是构建相应的知识图谱，增强大模型的能力。
在星环科技此次推出的金融领域大模型“无涯”中，基于星环科技自身在金融领域积累的上百万金融专业领域的语料，结合图数据库StellarDB、深度图推理算法技术，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集，共同铸就了星环开发金融领域大语言模型的坚实底座。星环“无涯”大模型能够理解金融行业的术语，也能够执行特定的任务，比如分析上市公司的年报、公告，生成新闻摘要，判断特定新闻事件产生的影响等，提升分析师、研究员、投资经理的效率。
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大家好，我是sulny_ann，这期想跟大家分享一下我之前在面试里面问过比较难的数据库相关的问题。 大家经常也在调侃后端好像就是技术数据库的增删改查，所以作为后端开发，你对应数据库这一块掌握的怎么样，是非常能看出你整个开发的技术能力水平。 接下来就分享 3 个…
