VikingDB - высокопроизводительная облачная нативная векторная база данных от Volcano Engine

Что такое VikingDB

VikingDB - это высокопроизводительная облачная нативная векторная база данных от Volcano Engine, предназначенная для обработки массивных высокоразмерных векторных данных.VikingDB имеет несколько методов записи данных, включая синхронную запись в реальном времени, асинхронную запись и т.д., чтобы удовлетворить потребности различных сценариев.VikingDB основана на самостоятельно разработанных высокоэффективных алгоритмах индексирования, таких как HNSW и IVF, что позволяет осуществлять миллисекундный поиск десятков миллиардов векторов, и совместима с плотным и разреженным векторным поиском. VikingDB предоставляет SaaS-консоль, API и SDK на нескольких языках и поддерживает автоматическое эластичное расширение, что позволяет эффективно снизить затраты на хранение данных. VikingDB широко используется в таких областях, как мультимодальный поиск, интеллектуальные рекомендации, сценарии RAG и построение памяти, что помогает предприятиям достичь эффективного управления данными и разработки интеллектуальных приложений.

Ключевые особенности VikingDB

• Гибкая запись данных: Предоставление нескольких методов записи, таких как синхронная запись в реальном времени, асинхронная запись, запись отдельных данных и пакетная запись, для удовлетворения потребностей различных бизнес-сценариев.
• Эффективное индексирование и обновление в режиме реального времениАлгоритм индексирования основан на HNSW, IVF и других передовых алгоритмах индексирования в сочетании с архитектурой потокового обновления, которая обеспечивает быстрое обновление данных при высокой нагрузке и гарантирует поиск в реальном времени.
• Мощные возможности поиска: Поддержка векторного, скалярного, смешанного и мультимодального поиска данных, способная обеспечить миллисекундный поиск в десятках миллиардов векторных данных для удовлетворения сложных требований к запросам.
• Эластичные и масштабируемые облачные сервисыОна предоставляет SaaS-консоль, API-интерфейсы и SDK на разных языках, поддерживает автоматическое эластичное расширение и позволяет пользователям быстро создавать и управлять процессами поиска данных.
• Высокая производительность и оптимизация затратБлагодаря глубоко оптимизированным алгоритмам индексирования и методам квантования достигается чрезвычайно высокая эффективность поиска при одновременном снижении затрат на хранение данных, что обеспечивает экономическую эффективность в сценариях с большими объемами данных.
• База знаний и функции памятиОн поддерживает сложный семантический поиск и долговременное хранение больших моделей в памяти и подходит для сценариев персонализированного взаимодействия, таких как интеллектуальные помощники, образование и обучение.

Адрес официального сайта VikingDB

• Адрес официального сайта:: https://www.volcengine.com/product/VikingDB

Как использовать VikingDB

• Регистрация и вход: Посетите официальный сайт Volcano Engine, пройдите регистрацию аккаунта и войдите в систему, чтобы получить доступ к консоли VikingDB.
• Создание экземпляров: Создайте экземпляр VikingDB в консоли, настроив такие параметры, как имя, емкость хранилища и характеристики производительности, если это необходимо.
• Подготовка данных и векторизация: Организуйте данные для обработки и используйте модели встраивания (например. Дубао или другие модели с открытым исходным кодом) в векторную форму.
• Доступ к SDK: Установите и инициализируйте SDK, предоставляемый VikingDB (Python, Java, Go и т. д.), и подключитесь к созданному экземпляру базы данных.
• записывать данные: Запись векторных данных в VikingDB на основе SDK, выбирая из синхронного, асинхронного и других методов записи в реальном времени.
• получить: Используйте SDK для выполнения векторного, скалярного или гибридного поиска наиболее похожих результатов.
• Мониторинг и оптимизация: Отслеживайте показатели производительности экземпляра на консоли и корректируйте конфигурацию для оптимизации производительности и затрат в зависимости от фактического использования.

Основные преимущества VikingDB

• Высокопроизводительный поискНа основе самостоятельно разработанных эффективных алгоритмов индексирования (например, HNSW, IVF и т.д.) достигается миллисекундный поиск в десятках миллиардов векторов, а задержка поиска составляет всего 10 мс, что значительно повышает эффективность запросов.
• Поддержка данных о разнообразииОн поддерживает поиск плотных и разреженных векторов и совместим с поиском векторных, скалярных, смешанных и мультимодальных данных, что позволяет использовать его в различных сложных типах данных и сценариях.
• Гибкая запись данныхОн обеспечивает синхронную и асинхронную запись в реальном времени, запись отдельных данных и пакетную запись, чтобы удовлетворить требования к записи данных в различных бизнес-сценариях и обеспечить гибкость и эффективность обработки данных.
• Эластичность и масштабируемостьОблачная нативная база данных предоставляет SaaS-консоль, API и SDK на разных языках, поддерживает автоматическое эластичное расширение и динамически регулирует ресурсы в зависимости от объема данных и нагрузки на запросы, обеспечивая стабильность и эффективность системы.
• Недорогое хранение: Использование глубоко оптимизированных алгоритмов индексирования и методов квантования для достижения высокой производительности при одновременном снижении затрат на хранение и улучшении соотношения цена/производительность.
• База знаний и функции памятиОн обеспечивает сложный семантический поиск и долговременное хранение больших моделей в памяти, что применимо к сценариям персонализированного взаимодействия, таким как интеллектуальные помощники, образование и обучение, ролевые игры и т.д., и поддерживает эффективное извлечение и управление памятью больших моделей.

Для кого предназначена VikingDB

• Инженер по искусственному интеллекту и машинному обучению: Эффективные инструменты для обучения моделей, поиска признаков и мультимодальной обработки данных для инженеров, которым необходимо обрабатывать и извлекать крупномасштабные векторные данные.
• специалист по анализу данных: В процессе анализа и добычи данных разнообразные возможности поиска и гибкая запись данных помогают специалистам по анализу данных быстро проверять модели и обрабатывать сложные данные.
• Корпоративная техническая командаВысокая производительность и эластичная масштабируемость VikingDB поддерживает рост бизнеса и технологические потребности организаций, которым необходимо создавать интеллектуальные рекомендательные системы, мультимодальные поисковые платформы или базы знаний.
• системный архитектор: Для архитекторов, отвечающих за разработку системных архитектур, предлагаются высокопроизводительные, масштабируемые и легко интегрируемые решения, которые легко вписываются в существующие технологические стеки.
• разработчикиVikingDB предоставляет многоязычный SDK и подробную документацию для разработчиков, чтобы они могли быстро получить доступ к VikingDB и использовать ее для эффективного управления данными и разработки приложений.