国内有哪些公司在做向量数据库

明显。公司早在2018年便为公司内部AI团队研发向量数据库使用，凭借十年深耕于大数据市场所积累的行业经验，公司富有前瞻性地预见到向量数据库未来在AI时代下的应用潜力，不断地积累向量数据库的相关技术与向量数据库不仅可以解决LLM众多问题，包括时间局限性，实时性难题和缺乏私域数据；空间局限性，输入限制导致上下文信息丢失；应用痛点，“幻觉”和低准确率问题；多模态数据处理难题等。因此，向量数据库在图像专利，终产品技术迭代五年后于2023年5月份正式发布Hippo。星环的分布式向量数据库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。星环科技具备多年的数据库技术和AI技术积累，以及向量数据库技术方面的实践，在产品可用性和稳定性等方面表现优秀。从产品层面来看，被业界看好的开源软件并未占据优势，数据库作为新兴中间件已经初步呈现高度定制化需求，易用性和定制化服务两大要素削弱了开源插件

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，进一步星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo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

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储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、日志审计、数据加密、计算资源管控、备份恢复等完备的企业级数据库功能。强大的可视化能力：StellarDB的可视化界面支持2D和3D的图可视化展示，集成批量导入、备份恢复、状态监控、参数配置、重建副本等图数据库常用功能。凭借优异的产品性能和出色的落地表现，StellarDB获得了多家行业权威机构认可，StellarDB被国际权威研究分析机构Gartner列入2022年发布的《中国数据库市场指南》中，于2020年首批通过了中国信息通信研究院《图数据库基础能力评测》，并支持国产化硬件和操作系统部署。

，目前国内向量数据库产业的现状以及所面临的技术挑战都是什么?向量数据库实际上是为了人工智能而生的。一方面，向量数据库的数据完全源自于人工智能技术;另一方面，对于AI应用而言，向量数据库也是至关重要的语言模型，特别是GPT-4和LLaMa等大型语言模型(LLM)，在塑造数据管理的未来方面发挥着关键作用，特别是推动了一种称为向量数据库的新型数据库的采用。那么，大模型时代，向量数据库为何如此重要基础设施。向量数据库处理的是非结构化数据，如图片、视频、长文本和音频等。这些数据的意义不在于其物理表示，并不仅仅是一堆字节，真正有意义的地方在于隐藏的语义。对位向量数据未来发展趋势，首先对于向量数据库领域要实现深度学习技术的优应用，需要具备AI、数据库和安全等多方面的能力;其次，在短期内，随着大模型技术的迅速崛起，将会进一步加剧向量数据库市场竞争的激烈程度;第三，在大数据时代，向量数据库领域具备巨大的潜力。

星环科技分布式向量数据库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。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备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

。因此，企业需要一种管理非结构化数据的数据管理平台。一种常见的做法是利用AI中表示学习的技术，将这些非结构化数据转换为高维度的多维向量，并在向量数据库中进行结构化管理，实现快速、高效数据存储和检索过程，结合相似性检索特性，高效地支持不同的应用场景，比如智能推荐场景。同时，随着大语言模型在长文本处理和领域知识表示的应用深入，向量数据库的需求也越来越迫切。星环科技开发的TranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量数据库，可以管理、索引和存储海的向量式数据集，支持向量相似度检索、高密度向量聚类等能力，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。它可以更加高效地存储和查询知识库，降低训练和推理成本，并支持更多的AI应用场景。同时，该数据库还可以帮助企业解决大模型数据隐私泄露等问题，为大模型提供“长期记忆”的支持。与开源的向量数据库相比，星环科技所开发的分布式向量数据库使用文件系统、大量数据库存储等方式，很难在数据存储管理、查询分析效率、数据价值挖掘等方面满足需求，例如传统数据库查询只能进行精确的点查和范围查，难以满足高效查询的需求，比如智能问答、智能推荐等领域

星环科技作为国内企业级大数据基础软件开发商，以引领行业技术发展和助力各行各业数字化转型为使命，经过多年自主研发，形成了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中国大数据市场领导者；2018年星环科技成为12年来全球首个完成TPC-DS测试并通过官方审计的数据库厂商；2020年再次被IDC被评为中国大数据管理平台领导者。星环科技为企业用户提供数据全生命周期其他专业开发人员提供更轻量、更简单、更易用的数据分析开发环境。TranswarpArgoDB-星环分布式数据库TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库，能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构，提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、湖仓集一体、联邦计算等各种需求。TranswarpKunDB-星环分布式交易型数据库TranswarpKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的分布式交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，并且具备可扩展

向量数据库应用场景有哪些？向量数据库可以应用于以下场景：图像搜索和识别：通过图像的关键特征向量进行检索和匹配。智能语音识别：将语音信号转化为向量表示进行语音识别，提高识别率。推荐系统：通过对用户行为。金融风控分析：通过对客户历史交易记录等数据进行向量处理，实现客户风险预测和投资建议等。物流路线规划：将存储地点和运输路径进行向量表示，通过向量相似度的计算，寻找佳的运输路径。向量数据库可以应用在需要对大量多维相似向量数据进行高效存储和检索的场景中，帮助提高数据处理效率和准确度。星环科技向量数据库-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量数据库，支持、兴趣等进行向量表示，实现更加准确的内容推荐。智能客服：将用户的问题进行向量表示，并与机器预置的问题向量库进行匹配，提高智能客服的精度。医学影像分析：通过向量相似度计算，对医学影像进行病灶分析与诊断存储，索引以及管理海量的向量式数据集，能够高效的解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题。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，能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。

星环科技分布式向量数据库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。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备弹性扩缩容：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

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...