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 ...
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 在字节内部的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。在内部推广应用的过程中,VikingDB 经历了非常多样的挑战:超大规模的数据、极致的延迟/性能要求、海量业务场景的接入支持等。为了克服这些困难,我们做了很多架构和性能的优化,以及产...
在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被 AI 模型更好的理解使用。 **向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统** 。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服...
传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。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云搜索服务的技术专家,将从火山引擎的实践应用出发,**为大家详解「在火山引擎云搜索服务上构建混合搜索的设计与实现」** ,和大家共同探讨如何在多模态数据场景下进行海量数据搜索。⏰**时间**:**2024/03/...
近两年随着大模型技术的快速发展,图片、视频、自然语言等多模态、非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。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,为大家详解向量检索功能的设计...
主要介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。**作者:王佳毅|火山引擎存储&数据库解决方案负责人**## NoSQL 应用的现状什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- Basically Available:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出...
用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:...
使用这种架构的数据库产品,用户可能会更关心在线事务的处理时延,可能是毫秒级甚至是微秒级别的需求。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...
场景地图定位业务中需要实时了解当前定位坐标信息,提供 PostGIS 地理库等插件,提供最佳路径计算、路径规划、地理位置信息存储和处理等基础服务。 传统企业转型场景传统企业向互联网、物联网、移动端转型中遇到 JS、JSON 等数据类型,在现有基础上以最少量改动实现代码快速迭代、完成新功能很重要。通过外部数据包装器(Foreign Data Wrappers,简称 FDW)打破 NoSQL 和 BigData 障碍, 使用 SQL 开发方式快速进入新领域,实现数据库架构...
图数据库为地址知识图谱存储、推理所用,机器学习平台为承载技术功能所用。- **数据支撑层**:地址标注数据为训练地址词识别模型所用,地址知识图谱为提供标准地址名、地址辖属知识所用。- **技术功能层**:该层主要实现了地址解析各项功能,包括地址词识别、标准名称映射、地址层级补全、虚假地址识别等。- **业务场景层**:该层主要为地址知识图谱主要应用场景,包括地址录入辅助、客户画像、风控反欺诈、精准营销等。## (一)地址...
使用这种架构的数据库产品,用户可能会更关心在线事务的处理时延,可能是毫秒级甚至是微秒级别的需求。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。...
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...