安全可控、高效全能！海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase向量版加速企業(yè)AI應(yīng)用高質(zhì)量落地
在人工智能技術(shù)深入落地千行百業(yè)的當(dāng)下，企業(yè)如何高效、安全地駕馭大模型與私域數(shù)據(jù)，成為智能化轉(zhuǎn)型的核心命題。
海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase向量版，是以“關(guān)系模型+原生向量引擎”為核心突破，幫助企業(yè)一站式解決AI應(yīng)用落地過程中的知識(shí)管理、語義檢索、多模態(tài)分析等復(fù)雜場(chǎng)景需求，為企業(yè)構(gòu)建高可信、低延遲的AI應(yīng)用提供高維向量數(shù)據(jù)的檢索和管理能力，重新定義AI時(shí)代的數(shù)據(jù)基座新范式。
海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase向量版
解決大模型的“幻覺”與“效率”
隨著生成式AI技術(shù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，大模型正在加速滲透。企業(yè)在實(shí)際落地中，普遍存在內(nèi)容準(zhǔn)確率低和響應(yīng)效率慢兩大難題。本質(zhì)在于現(xiàn)有技術(shù)棧難以實(shí)現(xiàn)“知識(shí)高效管理”與“推理過程精準(zhǔn)控制”的平衡。
RAG（檢索增強(qiáng)生成）框架的興起，為企業(yè)提供了一條切實(shí)可行的路徑——通過外掛知識(shí)庫(kù)增強(qiáng)大模型的實(shí)時(shí)認(rèn)知能力。
在這一框架中，向量數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心的數(shù)據(jù)基座，既要提供高效的相似性檢索能力，保證應(yīng)用響應(yīng)速度，又要確保數(shù)據(jù)的安全性，其性能與功能直接影響著AI應(yīng)用的成敗。
Vastbase向量版產(chǎn)品特性
海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase向量版是一款面向企業(yè)級(jí) AI 應(yīng)用落地的高性能集中式向量數(shù)據(jù)庫(kù)，符合安全可靠測(cè)評(píng)要求，基于開源openGauss內(nèi)核深度優(yōu)化，融合了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的穩(wěn)定性與高效的向量數(shù)據(jù)處理能力，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與高維向量的原生協(xié)同管理。
在產(chǎn)品特性上，海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase向量版以“三高+三全”特性構(gòu)建差異化壁壘：
高性能：?jiǎn)喂?jié)點(diǎn)可承載1億數(shù)據(jù)量1024維數(shù)據(jù)，在保證召回率99%的前提下，吞吐量大于2000
高安全：集成全密態(tài)計(jì)算、行列級(jí)訪問控制與三權(quán)分立審計(jì)機(jī)制等，滿足金融級(jí)數(shù)據(jù)合規(guī)要求
高可用：支持多副本故障自愈架構(gòu)、資源池化架構(gòu)，RTO≤10秒，確保業(yè)務(wù)連續(xù)性
此外，其完整支持SQL語法與主流開發(fā)語言，顯著降低AI技術(shù)落地門檻，開發(fā)者無需學(xué)習(xí)專用接口即可快速上手
全棧兼容：支持python、SQL語法、Java等基礎(chǔ)語言，適配主流大模型、硬件、操作系統(tǒng)、中間件、低代碼平臺(tái)等
全場(chǎng)景支持：支持非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化、空間、時(shí)序數(shù)據(jù)混合檢索，提供軟硬一體化方案
全周期易用：提供數(shù)據(jù)庫(kù)部署、遷移、運(yùn)維全生命周期工具
Vastbase向量版核心技術(shù)
海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase向量版的技術(shù)內(nèi)核，是一場(chǎng)從底層算法到系統(tǒng)架構(gòu)的全棧革新。
多種算法優(yōu)化：在算法優(yōu)化層面，通過構(gòu)圖優(yōu)化減少冗余邊生成，近鄰檢索效率提升40%；結(jié)合鯤鵬指令加速，單次向量匹配速度提升50%
并行構(gòu)建索引：面對(duì)海量數(shù)據(jù)處理需求，并行索引構(gòu)建技術(shù)支持多線程協(xié)同，最大化資源利用率
原地更新：Ustore原地更新引擎通過存儲(chǔ)分離設(shè)計(jì)，降低70%的I/O開銷
PQ量化壓縮：存儲(chǔ)優(yōu)化上，PQ量化壓縮將128維向量空間壓縮至1/4，內(nèi)存占用銳減
編譯器&OS優(yōu)化：在系統(tǒng)底層，通過編譯器與OS協(xié)同優(yōu)化，提升硬件資源利用率
多標(biāo)簽向量標(biāo)量混合查詢：面向復(fù)雜場(chǎng)景，混合查詢引擎突破性支持“語義匹配+條件過濾”同步執(zhí)行，檢索精度與開發(fā)效率同步提升，徹底告別冗余開發(fā)。
Vastbase向量版六大優(yōu)勢(shì)
海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase向量版以“技術(shù)可控、成本最優(yōu)、價(jià)值倍增”為核心，為企業(yè)提供從合規(guī)性到業(yè)務(wù)賦能的閉環(huán)收益。
1產(chǎn)品符合安可要求，作為國(guó)測(cè)名錄內(nèi)的集中式向量數(shù)據(jù)庫(kù)，滿足國(guó)家安全可控要求
2使用門檻低，支持完整的 SQL 語法，開發(fā)人員無需學(xué)習(xí)新的查詢語言即可快速上手，降低學(xué)習(xí)成本
3一站解決問題，支持向量與標(biāo)量聯(lián)合查詢，滿足多樣化需求，一個(gè)產(chǎn)品即可解決企業(yè)多場(chǎng)景問題
4更具成本效益，集中式方案相較分布式系統(tǒng)大幅降低和硬件投入和運(yùn)維復(fù)雜度，節(jié)省用戶成本
5快速集成部署，適配主流大模型生態(tài)工具，增量適配一周內(nèi)完成，幫助企業(yè)快速實(shí)現(xiàn) AI 應(yīng)用落地，搶占市場(chǎng)先機(jī)
6深度適配，通過編譯器&OS調(diào)度優(yōu)化等技術(shù)，針對(duì)國(guó)產(chǎn)軟硬件平臺(tái)深度調(diào)優(yōu)，性能表現(xiàn)更佳
Vastbase向量版實(shí)戰(zhàn)賦能
在賦能大模型落地的實(shí)踐中，Vastbase已取得諸多成功案例。
例如，某金融機(jī)構(gòu)將其金融文檔構(gòu)建為動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)，通過混合檢索精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)政策變動(dòng)與風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，使投研報(bào)告生成效率提升80%；某醫(yī)院利用千萬級(jí)電子病歷構(gòu)建診斷輔助系統(tǒng)，通過語義檢索快速匹配相似病例，將病歷生成耗時(shí)從20分鐘壓縮至幾分鐘，節(jié)省近60%的時(shí)間。
作為信創(chuàng)生態(tài)的關(guān)鍵一環(huán)，Vastbase向量版正以集中式架構(gòu)的“簡(jiǎn)”、混合檢索的“智”、國(guó)產(chǎn)生態(tài)的“穩(wěn)”，重新定義企業(yè)AI落地的技術(shù)范式，助力千行百業(yè)在智能化浪潮中實(shí)現(xiàn)效率躍遷與決策升維。
