图数据库主要适应使用场景
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
而在离线场景下,图数据的分析和计算需求也逐渐显现。在这篇文章中,将从 ByteGraph 的适用场景、内部架构、关键问题分析几个方面作深入介绍,并将介绍图计算相关实践。 自研图数据库(ByteGraph)介绍... 这些数据同时也会应用到推荐、风控等复杂分析和图计算场景,如何把 TP 和轻量 AP 查询融合在一起,具备部分 **HTAP** 能力,也是一个空间广阔的蓝海领域。 图计算系统介绍与实践 ...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
下图为SmartOps架构全景:- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发... 场景进行技术选择+ 真实业务场景的避坑指南**《解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术》**田昕晖|火山引擎 ByteHouse 技术专家向量检索被广泛使用于以图搜图、内容推荐以及大模型推理等...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
向量数据库近来的火热来源于大语言模型的兴起,但在大模型兴起之前,VikingDB 已经在字节内部广泛应用,最初应用在推荐、广告、搜索的召回环节,后来逐步扩展到了消重、风控、对话、文档搜索等需要向量检索的其他场景。... 因此可以说 **向量数据库是 AI 原生应用程序的基础设施** 。为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB 集成了常用的 embedding 模型,用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 Vi...
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图数据库主要适应使用场景-优选内容
图数据库主要适应使用场景-相关内容
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发... 场景进行技术选择+ 真实业务场景的避坑指南**《解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术》**田昕晖|火山引擎 ByteHouse 技术专家向量检索被广泛使用于以图搜图、内容推荐以及大模型推理等...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
向量数据库近来的火热来源于大语言模型的兴起,但在大模型兴起之前,VikingDB 已经在字节内部广泛应用,最初应用在推荐、广告、搜索的召回环节,后来逐步扩展到了消重、风控、对话、文档搜索等需要向量检索的其他场景。... 因此可以说 **向量数据库是 AI 原生应用程序的基础设施** 。为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB 集成了常用的 embedding 模型,用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 Vi...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业知识库的问答以及 Chatdoc 等工具应用。 火山引擎向量数据库技术演进之路 **存算分离的分布式架构搭建**在抖音集团内部,早期的向量化检索引擎是围绕搜索、推荐、广告业务来构建的,由于这些业务天然具有极大的数据规模,因此从一开始,就需要思考如何在向量索引中支持百亿数据的检索需求,比如图虫拥有几亿图片素材,数量规模早已超...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
很多应用场景对正确率格外敏感,如果血缘数据有延迟,其实就等于血缘的不准确,会对业务造成影响。 **最后,赋能业务。**技术服务于业务,业务增长会帮助技术升级迭代,技术创新也会促进业务发展。在字节... 目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。**JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造...
火山引擎DataLeap数据血缘技术建设实践
适应业务,对业务造成很多影响。第二,性能。一个模型本身的插入和更新效率会直接影响数据的导入导出的流程,这些都会带来更直观的业务上的感受,所以需要考虑如何保证环节高效性。第三,时效性。很多应用场景对正确... 目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。另外,我们也对存储做了相关的改造,如字节内部自研...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业知识库的问答以及Chatdoc等工具应用。### **火山引擎****向量数据库****技术演进之路**- **存算分离的** **分布式架构** **搭建**在抖音集团内部,早期的向量化检索引擎是围绕搜索、推荐、广告业务来构建的,由于这些业务天然具有极大的数据规模,因此从一开始,就需要思考如何在向量索引中支持百亿数据的检索需求,比如图虫拥有几亿图片素材,数量规模早已超出单机内存...
应用场景
智能问答 LLM(Large Language Models,大规模语言模型)支持的智能客服、领域知识问答。 知识库 将客户的业务知识进行切块、向量化后存储到向量数据库 VikingDB,利用向量相似度检索技术,实现高效的知识库检索,从而提升知识库的利用和管理效果。 智能搜索 文本检索、图片搜索、音视频相似性检索。文本检索、语义检索:NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)模型将文本转换为向量,这些模型试图表示单词的场景及其所传达的含义...
应用场景
智能问答 LLM(Large Language Models,大规模语言模型)支持的智能客服、领域知识问答。 知识库 将业务知识进行解析、切块、理解,文本向量化后存储到向量数据库 VikingDB,利用向量相似度检索技术,实现高效的知识库检索,从而提升知识库的利用和管理效果。 智能搜索 文本检索、图片搜索、音视频相似性检索。文本检索、语义检索:NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)模型将文本转换为向量,这些模型试图表示单词的场景及其所...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
这种产品主要对接在线的事务应用。在这种场景下,可能常常会使用行式存储而非列式存储,因为它没有分析和报表类的需求。这里要再重申一下,这两种架构本身很难比较优劣,用户需要根据业务架构去选择数据库的架构。我们顺着 Shared-Storage 这个方向继续往下深入看,下图是一个简要的 Shared-Storage 架构的分布式数据库架构图。