大模型技術(shù)迸發(fā)的煙花點(diǎn)燃了整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈。繼各類生成式模型、行業(yè)大模型、AI基礎(chǔ)軟件后，“大模型的海馬體”——向量數(shù)據(jù)庫(kù)，成為當(dāng)前最為灼熱的AI技術(shù)焦點(diǎn)。

在九章云極DataCanvas“變革”產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上重磅亮相的DingoDB多模向量數(shù)據(jù)庫(kù)，將多模態(tài)能力加持到向量數(shù)據(jù)庫(kù)之上，其產(chǎn)品能力和技術(shù)優(yōu)勢(shì)讓業(yè)界眼前一亮。作為開(kāi)源社區(qū)的一員， DingoDB正在加速實(shí)現(xiàn)與開(kāi)源社區(qū)的聯(lián)動(dòng)，目前已完成與LangChain框架的對(duì)接。

DingoDB與LangChain框架完成對(duì)接

01?DingoDB——全新的多模態(tài)數(shù)據(jù)混合分析解決方案

當(dāng)前，市場(chǎng)上的向量數(shù)據(jù)庫(kù)主要有三種形態(tài)。

第一種“基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的向量索引”，適用于小規(guī)模向量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢；

第二種“專用向量數(shù)據(jù)庫(kù)”，通過(guò)使用特定的向量索引、壓縮算法和查詢優(yōu)化技術(shù)來(lái)提供高效的向量存儲(chǔ)和檢索，一般用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用設(shè)計(jì)和優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案；

第三種“分布式向量數(shù)據(jù)庫(kù)”，利用分布式計(jì)算和存儲(chǔ)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高性能和可擴(kuò)展性，適用于大規(guī)模向量數(shù)據(jù)集和高并發(fā)訪問(wèn)的場(chǎng)景。

三種向量數(shù)據(jù)庫(kù)往往不能兼得，用戶需要根據(jù)自身的數(shù)據(jù)規(guī)模、場(chǎng)景需求和技術(shù)成本來(lái)選用其一。

DingoDB的出現(xiàn)突破了當(dāng)前向量數(shù)據(jù)庫(kù)的有限選擇。作為一種全新的向量數(shù)據(jù)庫(kù)形態(tài)——分布式多模態(tài)向量數(shù)據(jù)庫(kù)，DingoDB具備上述三種數(shù)據(jù)庫(kù)全部能力的同時(shí)，還支持多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)和聯(lián)合分析，進(jìn)一步擴(kuò)展了向量數(shù)據(jù)庫(kù)的能力邊界。

DingoDB在向量化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理方面提供以下功能特性：

●統(tǒng)一存儲(chǔ)：

提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，支持單表存儲(chǔ)表標(biāo)量/向量數(shù)據(jù)，適用于不同數(shù)據(jù)間的聯(lián)合查詢和分析計(jì)算，提供全面的數(shù)據(jù)處理能力。

●多模態(tài)檢索：

支持基于不同模態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)合查詢和檢索，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向量化存儲(chǔ)，有利于處理、分析和應(yīng)用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

●聯(lián)合分析：

支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向量化處理，同時(shí)提供標(biāo)量數(shù)據(jù)與向量數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析能力，確保用戶獲取全面、準(zhǔn)確的結(jié)果數(shù)據(jù)。

●一體化SQL計(jì)算引擎：

使用SQL提供強(qiáng)大的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的分析能力，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)類型的綜合分析。

●異構(gòu)計(jì)算：

利用多種不同類型的計(jì)算資源執(zhí)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算任務(wù)，提高數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的計(jì)算性能、增強(qiáng)擴(kuò)展性和靈活性，實(shí)現(xiàn)高效分析和科學(xué)計(jì)算。

02 聯(lián)合分析——多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的必備能力

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算一直是企業(yè)智能決策的重要組成部分。

隨著信息多樣化的爆發(fā)，文本、圖片、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變得越來(lái)越重要，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)聯(lián)合分析的需求應(yīng)運(yùn)而生。

DingoDB以其獨(dú)特的設(shè)計(jì)和開(kāi)放的心態(tài)，提供了同時(shí)處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，其多模態(tài)特性使其在處理不同類型的數(shù)據(jù)時(shí)更加靈活和高效。

DingoDB將數(shù)據(jù)湖和向量數(shù)據(jù)庫(kù)的特性相結(jié)合，可以同時(shí)存儲(chǔ)和處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，并提供結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的聯(lián)合查詢和融合分析計(jì)算的能力；借助結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的融合分析計(jì)算技術(shù)，能夠高效地管理和檢索多模態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)的利用價(jià)值。

通過(guò)DingoDB，用戶可以構(gòu)建專屬的數(shù)據(jù)向量海“vector ocean”，并實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同行業(yè)場(chǎng)景的多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和管理的個(gè)性化需求。

03 擁抱開(kāi)源——大模型時(shí)代數(shù)據(jù)覺(jué)醒的加速器

作為一款開(kāi)源產(chǎn)品，DingoDB貫徹九章云極DataCanvas“開(kāi)源開(kāi)放”的產(chǎn)品理念，同時(shí)重視開(kāi)源社區(qū)的合作和互動(dòng)，以不斷提升其功能和性能。目前，DingoDB與眾多優(yōu)秀的開(kāi)源項(xiàng)目合作，LangChain框架就是其中一員。

LangChain是一種基于語(yǔ)義的知識(shí)圖譜技術(shù)，它可以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義級(jí)別的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和查詢優(yōu)化，從而提高數(shù)據(jù)庫(kù)查詢的效率和準(zhǔn)確性。基于LangChain構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)接可以為數(shù)據(jù)查詢效率帶來(lái)一些潛在的提升。通過(guò)與LangChain的合作，DingoDB能夠?qū)崿F(xiàn)與其他開(kāi)源工具和技術(shù)更好的集成，從而向用戶提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)能力。

專業(yè)的向量數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)需要長(zhǎng)期的技術(shù)積累和投入，具有更高的技術(shù)壁壘。在大模型時(shí)代助推下，向量數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)將獲得前所未有的資源傾斜，DingoDB的多模態(tài)向量數(shù)據(jù)庫(kù)能力將持續(xù)引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展，也將在時(shí)代紅利下加速前進(jìn)步伐。

前往DingoDB官網(wǎng)可以了解關(guān)于DingoDB的更多資訊。