VikingDB - 火山引擎推出的高性能云原生向量数据库

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VikingDB是什么

VikingDB 是火山引擎推出的高性能云原生向量数据库,专为处理海量高维向量数据而设计。VikingDB 具备多种数据写入方式,包括实时同步、异步写入等,满足不同场景下的数据处理需求。VikingDB 基于自研的高效索引算法,如 HNSW 和 IVF,实现百亿级向量的毫秒级检索,同时兼容稠密与稀疏向量检索。VikingDB 提供 SaaS 控制台、API 和多种语言的 SDK,支持自动弹性扩容,能有效降低存储成本。VikingDB 广泛应用在多模态搜索、智能推荐、RAG 场景及记忆库构建等领域,助力企业实现高效数据管理和智能应用开发。

VikingDB - 火山引擎推出的高性能云原生向量数据库

VikingDB的主要功能

  • 灵活的数据写入:提供多种写入方式,如实时同步、异步写入、单条数据写入和批量写入,满足不同业务场景的需求。
  • 高效索引与实时更新:基于自研的 HNSW、IVF 等先进索引算法,结合流式更新架构,确保数据在高负载下仍能快速更新,保障检索的实时性。
  • 强大的检索能力:支持向量、标量、混合及多模态数据的检索,能在百亿级向量数据中实现毫秒级检索,满足复杂的查询需求。
  • 弹性可扩展的云服务:提供 SaaS 控制台、API 接口及多种语言的 SDK,支持自动弹性扩容,方便用户快速构建和管理数据检索流程。
  • 高性能与成本优化:通过深度优化的索引算法和量化技术,实现极高的检索效率,同时降低存储成本,确保在大规模数据场景下的性价比。
  • 知识库与记忆库功能:支持复杂语义检索和大模型的长期记忆存储,适用个性化交互场景,如智能助手、教育教学等。

VikingDB的官网地址

  • Official website address:https://www.volcengine.com/product/VikingDB

如何使用VikingDB

  • Register & Login:访问火山引擎官网,完成账号注册并登录,进入 VikingDB 控制台。
  • 创建实例:在控制台中创建 VikingDB 实例,根据需求配置名称、存储容量和性能规格等参数。
  • 数据准备与向量化:整理需要处理的数据,并用 Embedding 模型(如 Doubao 或其他开源模型)将其转换为向量形式。
  • 接入 SDK:安装并初始化 VikingDB 提供的 SDK(支持 Python、Java、Go 等语言),连接到已创建的数据库实例。
  • write data:基于 SDK 将向量数据写入 VikingDB,选择实时同步、异步等多种写入方式。
  • 检索数据:用 SDK 进行向量检索、标量检索或混合检索,获取最相似的结果。
  • Monitoring and Optimization:在控制台监控实例性能指标,根据实际使用情况调整配置,优化性能和成本。

VikingDB的核心优势

  • 高性能检索:基于自研的高效索引算法(如 HNSW、IVF 等),在百亿级向量数据中实现毫秒级检索,检索延迟低至 10ms 以内,显著提升查询效率。
  • 多样化数据支持:支持稠密向量和稀疏向量的检索,兼容向量、标量、混合以及多模态数据的检索需求,适用多种复杂的数据类型和场景。
  • 灵活的数据写入:提供实时同步、异步写入、单条数据写入和批量写入等多种方式,满足不同业务场景下的数据写入需求,确保数据处理的灵活性和高效性。
  • 弹性可扩展性:作为云原生数据库,提供 SaaS 控制台、API 和多种语言的 SDK,支持自动弹性扩容,根据数据量和查询负载动态调整资源,确保系统的稳定性和高效性。
  • 低成本存储:用深度优化的索引算法和量化技术,在实现高性能的同时,降低存储成本,提升性价比。
  • 知识库与记忆库功能:提供复杂语义检索和大模型的长期记忆存储功能,适用个性化交互场景,如智能助手、教育教学、角色扮演等,支持大模型的高效检索和记忆管理。

VikingDB的适用人群

  • 人工智能与机器学习工程师:对于需要处理和检索大规模向量数据的工程师,提供高效的工具支持模型训练、特征检索和多模态数据处理。
  • 数据科学家:在数据分析和挖掘过程中,多样化检索能力和灵活的数据写入方式能帮助数据科学家快速验证模型和处理复杂数据。
  • 企业技术团队:适用需要构建智能推荐系统、多模态搜索平台或知识库的企业,VikingDB 的高性能和弹性可扩展性支持企业的业务增长和技术需求。
  • 系统架构师:对于负责系统架构设计的架构师,提供高性能、可扩展且易于集成的解决方案,无缝融入现有的技术栈。
  • developers:提供多种语言的 SDK 和详细的开发文档,方便开发者快速接入和使用 VikingDB,实现高效的数据管理和应用开发。
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