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简介:tensordb® 是上海爱可生信息技术股份有限公司研发的向量数据库企业版软件。该产品实现了超大规模向量型数据的高效组织,可以有效支撑时变环境下的向量数据快速比对,面向复杂场景下的实体分析与关系推断。
简介:tensordb® 是上海爱可生信息技术股份有限公司研发的向量数据库企业版软件。该产品实现了超大规模向量型数据的高效组织,可以有效支撑时变环境下的向量数据快速比对,面向复杂场景下的实体分析与关系推断。
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产品简介

tensordb® 是上海爱可生信息技术股份有限公司研发的向量数据库企业版软件。该产品实现了超大规模向量型数据的高效组织,可以有效支撑时变环境下的向量数据快速比对,面向复杂场景下的实体分析与关系推断, tensordb® 克服了 ai 领域多样化应用面临的非结构化数据管理与处理分析困难,提升了数据库异构融合能力。tensordb® 具有极高的并发检索性能,支持卓越的水平拓展能力, 并提供满足多元业务场景下的高可用需求,致力于为用户提供一站式非结构化数据处理与检索m6米乐安卓版下载的解决方案。

产品功能

技术领先的向量搜索引擎

• 易扩展的索引结构:支持泛在时变场景下的向量型数据高效组织

• 高性能的并发查询:提供异构计算环境下的检索性能深度优化

• 低成本的混合查询:具备多类型混合字段的迅捷查询

• 高可用的系统架构:拥有金融安防等典型应用场景的引擎高可用m6米乐安卓版下载的解决方案

产品优势

  • 内核引擎强大

    tensordb® 通过 simd 优化,并发优化,自定义索引数据结构实现高性能的向量检索引擎 tensorsearch,数据插入与删除均在常数时间范围内,不仅能够支持千亿级数据查询的毫秒延时,还能保证数据的一致性和可靠性,满足用户复杂的应用场景。

  • 系统高可用性

    tensordb® 能够满足在业务不中断的情况下支持故障的自动切换与恢复,采用存算分离架构满足服务于数据高可用,保证用户业务系统平稳运行。爱可生十余年来始终耕耘在开源数据库整体m6米乐安卓版下载的解决方案领域,技术团队通过对超大规模数据库集群管理平台的开发经验推出的金融级高可用能够更好保障核心业务系统的数据一致性和业务连续性。

  • 混合字段检索

    tensordb® 引入灵活的字段拓展,改变了传统基于异构数据库查询的多级筛选模式。通过单条语句即可完成对传统属性字段和向量型数据的混合检索,更加便捷地满足多样化应用场景。

  • 系统按需扩缩容

    tensordb 具备强大的负载均衡与水平扩缩容能力,对应用透明,系统拓展性强。

  • 异构计算支持

    tensordb® 利用 cpu/gpu 等异构计算平台资源优势,不仅实现了 nvidia gpu 与国产 gpu(如:华为昇腾,天数智芯等)的计算加速,还实现了单机多卡,多机多卡的分布式任务调度,支持 10万 qps 高吞吐数据并发检索,最大程度地满足用户的低延时、高并发的需求。

  • 国产化生态兼容

    tensordb® 完全适配国产 arm 架构,国产操作系统,国产 cpu 和 gpu 的生态环境。通过高度的国产化集成,不仅提高了数据安全性和可控性,同时也有助于降低产品的使用成本,推动国内数据库技术及生态的创新和发展。

应用场景

  • 互联网服务

    通过 ai 模型实现对音视频,图像,文本等非结构化数据进行理解,实现多模态信息检索能力,例如以图搜图,商品搜索,行为分析与多模态数据推荐等泛互联网场景。

  • 工业制造

    通过对工业数据进行理解与分析,将工业生产中的流程,图像,视频等数据转化为高维向量进行存储与检索,赋能工业图像检测,质量监控与良率分析等多角度工业场景。

  • 金融行业

    通过对金融行业中的用户,图像,视频等信息进行高维向量提取,加速金融支付,降低金融风险,提高投资顾问能力,保障金融行业服务质量稳步提升。

  • 安防行业

    通过对智能物联网设备收集到的数据进行存储与分析,解决目前安防行业需要大量人工与重复性工作的问题,提高智能安防,数据智能归档与风险监测等业务场景的服务能力。

所属公司

上海爱可生信息技术股份有限公司是国内企业级数据处理技术整体m6米乐安卓版下载的解决方案提供商、国内领先的分布式数据库领域优秀企业,公司一直致力于用数据驱动企业增长。公司的云树®数据库软件 actiondb、大体量的数据库管理平台、面向私有云的数据库云平台软件、跨数据中心的数据复制软件等,满足了金融等行业的核心业务对系统高可用性、高扩展性、运维管理、系统技术应用创新等相关要求,形成了完整的数据库全生态应用整体m6米乐安卓版下载的解决方案。

相关资料

tensordb 产品m6米乐安卓版下载官网:https://www.actionsky.com/tensordb

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