向量数据库 在医学场景的使用

向量数据库在多个领域中得到了广泛应用。尤其在涉及大量向量数据存储、检索和分析的场景中，向量数据库应用广泛。以下是几个常见的向量数据库使用场景：相似性搜索向量数据库在处理相似性搜索时表现出色，特别是在特征、位置数据等地理空间向量数据，向量数据库为地理信息系统提供了强大的数据支持。医疗诊断在医疗领域，向量数据库的应用也日益广泛。特别是在影像分析方面，通过存储和比对医学图像的特征向量，向量数据库可以帮助医生进行更准确的医学诊断。存储在深度学习和特征工程领域，嵌入向量的存储和检索是一个关键任务，向量数据库为此提供了高效解决方案。深度学习模型：向量数据库可以存储神经网络模型中的嵌入向量，如词嵌入、图像特征等，为模型的训练和推理提供数据支持。特征工程：对于通过特征工程生成的向量，如TF-IDF向量、Word2Vec向量等，向量数据库提供了便捷的存储和检索功能。实时数据分析在大数据和物联网时代，实时数据分析变得尤为重要，向量数据库在这方面也发挥了重要作用。实时大数据分析：向量数据库可以在大规模数据集中执行相似性搜索或聚类，为实时决策制定提供数据支持。物联网（IoT）：处理传感器数据时，向量数据库可以帮助检测设备之间的相似性或

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。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、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。

安防监控、人脸识别、医学影像分析等。在这些应用中，向量数据库能够快速识别出与目标图像相似的其他图像，为相关应用提供强大的技术支持。随着大语言模型（LLM）的兴起，向量数据库又多了一个新的应用场景问答应用，向量数据库正逐渐改变我们与数据的交互方式。推荐系统是向量数据库为广泛的应用领域之一。在这个场景下，向量数据库通过计算向量之间的相似度，能够快速找到与给定查询相似的对象。例如，在电商平台上，当用推荐系统，向量数据库在图像识别领域也有着广泛的应用。在图像处理中，每张图片都可以被转换为一个高维向量。通过将这些向量存储在向量数据库中，我们可以实现高效的图像检索和匹配。这在许多场景中都非常有用，比如向量数据库作为一种新型的数据存储和检索工具，已经在多个领域中展现了其独特的价值。尽管在大语言模型（LLM）引起广泛关注之前，向量数据库就已经存在，但它的应用范围和影响力正在不断扩大。从推荐系统，到——问答应用。LLM需要大量的数据来训练和维护，而向量数据库能够为其提供长期记忆的能力。通过将问题和答案以向量的形式存储在数据库中，当新的查询到来时，系统可以迅速在数据库中查找与之相似的向量，从而找到可能的

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，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，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，大大降低了接入成本。通过使用向量数据库，可以实现数据的高效存储和快速查询。传统数据库存储数据时往往采用文本形式，而向量数据库则采用向量形式，这样可以更加高效地存储和查询数据。向量数据库能够以常数时间快速检索出

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。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

向量数据库是一种新型的数据库架构，它使用向量表示法来存储和检索数据。这些向量是由深度学习模型生成的，可以简化处理多结构化内容的方式。与传统的关系型数据库不同，向量数据库设计为多语言和多模态，可以在搜索大型非结构化数据集。这些向量是通过对原始数据应用某种转换或嵌入函数来生成的。嵌入函数可以基于各种方法，如机器学习模型、词嵌入、特征提取算法等。在向量数据库中搜索使用相似性指标和索引。相似性指标同一向量空间内处理任何形式的自然语言和非结构化数据，如图像、视频、音频、文本等。这意味着，无论数据的形式如何，都可以使用相同的向量表示法进行处理。向量数据库通过处理深度学习模型的嵌入式向量来存储、索引和定义了数据库如何评估两个向量之间的距离和差值。常用的相似性度量是欧几里得距离，也称为L2范数。此外，索引也在加快查询速度和处理并发性方面发挥着关键作用。与传统的基于文本的数据库相比，向量数据库的主要优点是允许根据向量距离或相似性快速准确地搜索和检索数据。这意味着，用户可以使用向量数据库根据语义或上下文含义查找相似或相关的数据，而不是使用基于完全匹配或预定义条件查询数据库的传统方法。这种基于相似性的搜索方法可以更好地处理语义层面的查询，而不仅仅是基于关键词的匹配。

使用专门的索引方法，以加快相似性搜索。应用场景：主要应用于推荐系统、图像检索、自然语言处理等领域。例如，在推荐系统中，向量数据库可以快速比较用户向量和商品向量之间的相似度，从而推荐相关商品。区别总结图数据库和向量数据库是两种不同类型的数据库系统，它们在数据模型、查询方式以及应用场景等方面有显著的区别：图数据库数据模型：图数据库将数据表示为节点和边。节点代表实体，边代表实体之间的关系。这种模型：广泛应用于社交网络分析、推荐系统、欺诈检测、知识图谱等领域。例如，在社交网络中，图数据库可以轻松应对各种复杂存储和查询场景。向量数据库数据模型：向量数据库专门用于存储和查询高维向量数据。这些向量可以代表数据类型：图数据库主要用于存储图形数据，而向量数据库主要用于存储向量数据。查询重点：图数据库侧重于关系和路径的查询，而向量数据库侧重于相似性搜索。适用场景：图数据库适合处理复杂关系的数据，如社交网络和知识图谱；向量数据库适合处理需要相似性搜索的数据，如推荐系统和图像检索。特别适合处理高度互联的数据，如社交网络、生物信息学等。查询方式：图数据库擅长处理涉及关系和路径的查询，例如最短路径计算、模式匹配和网络分析。查询通常涉及遍历图结构，寻找特定的路径或子图。应用场景

向量数据库的应用场景非常广泛，以下是几个几个常见的领域：推荐系统在推荐系统中，向量数据库发挥着至关重要的作用。通过将用户的行为和物品的属性转换为向量表示，数据库可以快速计算这些向量之间的相似性。例如。同样，在音乐和视频平台上，基于用户的听歌历史和观看记录，向量数据库可以推荐相似的歌曲或视频，提升用户体验。搜索引擎搜索引擎是向量数据库的另一大应用场景。传统的搜索引擎主要基于关键词匹配，但这种方式重要意义。图像和视频分析向量数据库在图像和视频分析领域也有着广泛的应用。通过将图像和视频转化为向量表示，数据库可以实现基于内容的图像检索、物体识别和场景分类等功能。例如，在安防监控领域，向量数据库可以帮助结果。社交媒体分析在社交媒体分析中，向量数据库可以帮助用户快速分析大量的文本和图像数据。例如，在情感分析中，向量数据库可以识别出文本中的情感倾向，并提取出相关的关键词和主题。在主题建模中，数据库可以帮助用户发现社交媒体数据中的热点话题和趋势。此外，向量数据库还可以用于社区发现，通过分析用户之间的互动和关系，识别出不同的社群和意见领袖。生物信息学在生物信息学领域，向量数据库可以用于处理和分析大量的

向量数据库是一种特殊设计用于有效索引和检索向量的数据库。它们通过使用近邻算法评估向量之间的相似性或搜索查询的接近度。在解决复杂数据问题中，向量数据库的关键功能变得尤为重要。向量索引和相似性搜索向量数据库使用专门设计的算法来有效地索引和检索向量。它们通过近邻算法来比较相似对象之间的距离或评估查询向量与其他向量之间的相似度。计算一对向量之间的距离相对容易，但计算大量向量之间的距离则变得困难。近似近邻）是构建近似近邻索引的常用技术。大多数向量数据库使用这些技术的组合以生成性能优化的复合索引。单级过滤过滤是一种有用的技术，它可以根据选定的元数据限制搜索结果，以增加相关性。通常在近邻搜索之前或之后完成将搜索空间缩小到磁盘上具有全分辨率索引的一小组候选项内。这种混合存储方法允许企业在相同的数据占用空间中存储更多向量，从而降低运行向量数据库的成本，而不会对数据库性能产生负面影响。对复杂数据的洞察随着数据的不断发展和复杂数据的迅速增长，许多企业在处理这类数据时面临着挑战。传统数据库不适合处理非结构化数据，因此需要新的方法来组织、存储和分析这些数据。向量数据库无疑是解决复杂问题的关键工具，能够搜索和

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...