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向量數(shù)據(jù)庫(kù)

產(chǎn)品概述

Rapids VectorDB 是柏睿數(shù)據(jù)在RapidsDB（柏睿分布式全內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)）之上研發(fā)的一款輕量化、可擴(kuò)展、高性能的向量數(shù)據(jù)庫(kù)。

Rapids VectorDB 和現(xiàn)在的LLM以及大數(shù)據(jù)結(jié)合形成“飛輪效應(yīng)”，助力企業(yè)邁向AI Native時(shí)代，為企業(yè)提供更全面的AI基礎(chǔ)設(shè)施。企業(yè)可以借助柏睿柏睿數(shù)據(jù)的Rapids VectorDB為公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型搭上智能的翅膀。

產(chǎn)品亮點(diǎn)

  • 高性能

    基于HNSW構(gòu)建向量索引,使用CPU快速計(jì)算相似度

  • 可擴(kuò)展

    存儲(chǔ)層基于柏睿分布式全內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),提供彈性存儲(chǔ)擴(kuò)展能力

  • 分布式

    基于RapidsDB實(shí)現(xiàn)向量數(shù)據(jù)均衡存儲(chǔ)，在數(shù)據(jù)最近位置計(jì)算

  • 高集成

    支持Java, Python 和Javascript API多種開(kāi)發(fā)接口

    內(nèi)置多種詞嵌入模型，支持自定義詞嵌入模型，無(wú)縫對(duì)文檔進(jìn)行轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)

應(yīng)用方案

基于大模型的領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)

基于大模型的領(lǐng)域知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)

應(yīng)用案例