隨著企業(yè)、機(jī)構(gòu)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用的日益增多以及AI的爆發(fā)式增長所帶來的大量生成式數(shù)據(jù)，所涉及的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)了體量大、格式和存儲方式多樣、處理速度要求高、潛在價(jià)值大等特點(diǎn)。但傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺對這些數(shù)據(jù)的處理能力較為有限，如使用文件系統(tǒng)、多類不同數(shù)據(jù)庫存儲上述數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)存儲管理、查詢分析效率、數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘等方面都存在一定的瓶頸，因此，企業(yè)急需一款或數(shù)款管理好非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理平臺。
近日，星環(huán)科技正式發(fā)布了分布式向量數(shù)據(jù)庫Transwarp Hippo。作為一款企業(yè)級云原生分布式向量數(shù)據(jù)庫，星環(huán)分布式向量數(shù)據(jù)庫Hippo支持存儲、索引以及管理海量的向量式數(shù)據(jù)集，提供向量相似度檢索、高密度向量聚類等能力，有效地解決了大模型在知識時(shí)效性低、輸入能力有限、準(zhǔn)確度低等問題，讓大模型更高效率地存儲和讀取知識庫，降低訓(xùn)練和推理成本，激發(fā)更多的AI應(yīng)用場景。在賦予大模型擁有“長期記憶”的同時(shí)，還可以協(xié)助企業(yè)解決目前最擔(dān)憂的大模型數(shù)據(jù)隱私泄露問題。
-星環(huán)科技-
地點(diǎn)：世博展覽館
展位號：H2-C815
亮點(diǎn)展品：
分布式向量數(shù)據(jù)庫Transwarp Hippo
星環(huán)分布式向量數(shù)據(jù)庫Hippo作為一款企業(yè)級云原生分布式向量數(shù)據(jù)庫，基于分布式特性，可以對文檔、圖片、音視頻等多源、海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化后的多維向量進(jìn)行統(tǒng)一存儲和管理。通過多進(jìn)程架構(gòu)與GPU加速技術(shù)，充分發(fā)揮并行檢索能力，實(shí)現(xiàn)毫秒級高性能數(shù)據(jù)檢索，結(jié)合相似度檢索等技術(shù)，幫助用戶快速挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。
優(yōu)勢特點(diǎn)：
與開源的向量數(shù)據(jù)庫不同，星環(huán)分布式向量數(shù)據(jù)庫Hippo具備高可用、高性能、易拓展等特點(diǎn)，支持多種向量搜索索引，支持?jǐn)?shù)據(jù)分區(qū)分片、數(shù)據(jù)持久化、增量數(shù)據(jù)攝取、向量標(biāo)量字段過濾混合查詢等功能，很好地滿足了企業(yè)針對海量向量數(shù)據(jù)的高實(shí)時(shí)性檢索等場景。云原生技術(shù)，支持彈性擴(kuò)縮容。星環(huán)分布式向量數(shù)據(jù)庫Hippo采用全面容器化部署，支持服務(wù)的彈性擴(kuò)縮容，同時(shí)具備多租戶和強(qiáng)大的資源管控能力。
基于星環(huán)分布式向量數(shù)據(jù)庫Hippo，可以有效地解決大模型在知識時(shí)效性低、輸入能力有限、準(zhǔn)確度低等問題。通過將最新資料、專業(yè)知識、個(gè)人習(xí)慣等海量信息向量存儲在星環(huán)分布式向量數(shù)據(jù)庫Hippo中，可以極大地拓展大模型的應(yīng)用邊界，讓大模型保持信息實(shí)時(shí)性，并能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整，使大模型擁有“長期記憶”。
此外，通過星環(huán)分布式向量數(shù)據(jù)庫Hippo對向量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，有效解除大模型對輸入的限制，并且大模型在安全機(jī)制下訪問向量數(shù)據(jù)庫中的隱私數(shù)據(jù)，可以充分保證數(shù)據(jù)安全，杜絕隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。
同時(shí)星環(huán)科技還將分布式向量數(shù)據(jù)庫Hippo和分布式圖數(shù)據(jù)庫StellarDB結(jié)合，并以此作為微調(diào)的數(shù)據(jù)憑依，可以更低成本、更高效地構(gòu)建特定領(lǐng)域的大模型應(yīng)用。
圖數(shù)據(jù)庫StellarDB和知識圖譜聯(lián)合，與大模型可視化端到端構(gòu)建工具一起，提供了知識抽取融合、知識建模、知識圖譜生成存儲、基于大模型的知識問答等閉環(huán)功能?？蛻粢灾R圖譜作為大語言模型提示即可發(fā)起模型微調(diào)，以較低代價(jià)就可獲得行業(yè)的專屬大語言模型問答應(yīng)用。
將向量數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫與大語言模型結(jié)合，可以構(gòu)建業(yè)務(wù)域知識圖譜和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用服務(wù)，進(jìn)一步提高人機(jī)交互的效率，提供更靈活的組合業(yè)務(wù)服務(wù)，激發(fā)出更多更深入的業(yè)務(wù)場景AI應(yīng)用。
通過這樣的組合可以解決大模型目前存在的三大問題。一是能夠把實(shí)時(shí)的知識、變化的信息放到大模型中，二是能夠校正結(jié)果的準(zhǔn)確性，極大地提升精準(zhǔn)度，三是構(gòu)建相應(yīng)的知識圖譜，增強(qiáng)大模型的能力。
（世界人工智能大會）
