向量库 运用场景

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，特别是在推荐系统、图像检索和自然语言处理等领域。推荐系统：利用用户的历史行为和兴趣，向量数据库可以快速搜索到相似的用户或物品，为个性化推荐提供数据支持。图像检索：用户可以通过上传一张图片，利用向量数据库快速找到与之相似的图片，这在图像搜索引擎和内容识别应用中尤为重要。自然语言处理：对于大量的文本数据，向量数据库可以高效地进行相似性搜索，帮助找到相似的文本、句子或短语，为信息检索和文本分析提供便利。嵌入向量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

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往往无法捕捉到语义层面的相似性。而向量数据库可以将网页内容转化为向量，通过计算查询语句与网页内容向量的相似度来返回搜索结果。这种方式不仅提高了搜索效率，而且能够更准确地捕捉到用户的查询意图，返回更相关的结果。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

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、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。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。

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。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

向量数据库和图数据库在数据结构、查询方式以及应用场景上存在显著的差异。数据结构向量数据库：专注于存储和管理由一组数值组成的向量数据。这种数据结构特别适用于处理高维数据，如图像、音频和文本等。在向量。应用场景向量数据库：适用于处理高维数据，尤其是在需要进行相似度匹配的场景中。例如，在图像识别中，可以通过比较图像的向量表示来找到相似的图像；在推荐系统中，可以通过计算用户兴趣向量的相似度来推荐数据库中，数据以向量的形式表示，这允许进行高效的相似度计算和聚类分析。图数据库：专注于存储和管理由节点（代表实体）和边（代表关系）组成的图形数据。这种数据结构非常适合处理具有复杂关系的数据集，如社交网络、知识图谱等。在图数据库中，数据以图的形式表示，能够直接反映实体之间的关联和路径。查询方式向量数据库：查询主要基于向量的相似度计算，如欧氏距离、余弦相似度等。这种查询方式能够快速找到与给定向量相似的数据，对于推荐系统、信息检索等场景非常有用。图数据库：查询通常基于图的遍历和匹配算法，如短路径查找、子图匹配等。这种查询方式能够揭示实体之间的关系，挖掘数据中的模式和结构，适用于关系分析、知识推理等场景

向量数据库的应用场景非常广泛，其中一些典型的场景包括以下几个方面：图像搜索和识别：通过对图像中的特征向量进行存储和索引，可以实现高效的图像搜索和识别。这个应用场景在电商、游戏和社交媒体等领域都非常普遍。智能语音识别：通过将语音信号转化为向量形式，并与预计特征向量库进行比对，从而实现智能的语音识别。智能家居、智能客服和智能语音助手等场景中应用广泛。推荐系统：通过对用户行为或者产品特征进行向量用户的问题。金融风控分析：通过对客户历史交易记录等数据进行向量化，并存储、索引和比对，可以实现客户风险预测和投资建议等应用。向量数据库可以应用在多种场景中，它的应用能力正在不断拓展和加强。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

可靠性，还使数据库具有良好的可扩展性，能够应对不断增长的数据规模。灵活的数据模型：向量数据库支持多种数据模型，以适应不同应用场景的需求。除了基本的向量空间模型外，还可能支持图模型等复杂数据结构，为用户的应用场景向量数据库的应用场景非常广泛，如：图像检索：在图像识别、搜索引擎和社交媒体等领域，向量数据库可以帮助用户快速检索与给定图像相似的图片。文本挖掘：在文本分析、自然语言处理和情感分析等领域，向量向量数据库（VectorDatabase）是一种针对向量数据设计的数据库系统。向量数据，作为多维度的数值集合，能够表示各种复杂实体的特征，如图像、文本和音频等。在人工智能、机器学习和大数据等领域，向量数据库的应用日益广泛，为处理和分析这些复杂的向量数据提供了强大的支持。向量数据库的主要特点向量数据库的主要特点如下：高效的向量存储：向量数据库采用了专门的存储技术，可以高效地存储和管理大量的向量数据。这些技术通常包括数据压缩、索引优化等，有助于减少存储空间的需求并提高数据访问的效率。快速的相似度查询：向量数据库支持基于相似度的查询，特别是近邻查询（k-NN）。通过计算查询向量与数据库中向量的相似

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：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

。通过应用向量检索算法，量搜索数据库可以快速检索和匹配目标向量，不仅可以于向量相似度检索，还可以支持分类、聚类和推荐等应用场景。现在大型机构和企业广泛应用向量搜索数据库来挖掘和应用对企业有价值的数据信息训练和推理成本，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担忧的大模型数据隐私泄露问题。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、高性能向量搜索数据库是一种以向量为基础存储单元，具备高效检索向量能力的数据库。向量搜索数据库大多数适用于海量高维向量数据的存储和检索，对于传统关系型数据库无法胜任或效率较低的高维向量场景有较好的解决效果，比如金融行业的推荐和欺诈检测，社交网络领域的知识图谱与舆情应用等等。星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo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，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

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...

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...

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

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。

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...

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...

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...

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...

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`:...