基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契合云原生的理念,为孵化商业化向量数据库产品打下了坚实的基础。依托于 VikingDB 在字节内部积累的丰富经验,我们在火山引擎推出了 VikingD... 实现图灵完备的过滤计算。**极端规模场景**除了在线检索相关的性能问题外,离线建库中会有一些极端场景,诸如亿级数据天级建库、10k QPS 突发写入等超大规模的数据量和超大吞吐的数据导入。在此类极端场景中,...
对于诸如图片、视频、音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相... 并通过 Embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 Embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同问题一起提交给大模型处理,最终得到更准确的答案。 ![pi...
由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 上云迁移背景### 什么是云迁移云迁移是指将数字化业务运营迁移到云的过程。云迁移更侧重于将数据、应用程序和 IT 流程等企业数字资产从某些数据中心迁移到其他数据中心,而不是把服务器、网络等硬件设备打包和移动。云迁移绝不仅仅...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/af291e0d2c224eacadc3bef83e1e193a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713630026&x-signature=FqwilwRhw5dpYSnjxk4NwPMqsa4%3D) 本篇文章来源于ByteHouse产品专家在火山引擎数智平台(VeDI)主办的“数智化转型背景下的火山引擎大数据技术揭秘”线下Meet up的演讲,将从ByteHouse数据库架构演进、增强HaKafka引...
弥补了传统数据库的痛点,带来了高可扩展性、全面自动化、快速部署、节约成本、管理便捷等优势。从 2018 到 2021 年,伴随业务和数据的迅猛增长,字节跳动的分布式数据库系统取得了令人振奋的发展。如下图所示,在这... 数据库团队主要面对以下三种类型。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b2b0f7021cf24db295d1691cad3badf3~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-exp...
开始从第一行代码开始踏上图数据库的漫漫征程,从解决一个最核心的抖音社交关系问题入手,逐渐演变为支持有向属性图数据模型、支持写入原子性、部分 Gremlin 图查询语言的通用图数据库系统,在公司所有产品体系落地,我... 是会瞬间打满 I/O 路径的,无法保证线上稳定性;对于特别小的 value,则存储效率比较低。事实上,数据大小不均匀这个问题困扰了很多业务团队,在线上也会经常爆出事故。对于一个有千万粉丝的抖音大 V,相当于图中的某...
相信对数据库感兴趣的同学对上面这张图不会陌生。这张图是 DB Engines 的数据库排名,准确来说是一个关系型数据库的排名。在 2021 年 4 月份的榜单上,MySQL 和 PG 都是关系型数据库的 Top5。这就意味着,如果想做... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713630042&x-signature=2dMnum0J%2FCaDIToT%2FrBIdTD9%2BhU%3D)可以看到,我们的系统分为三个层次:* 最上面是 **代理层** ;* 中间是 **计算层** ;* 最底层是 **分布式存储层...
火山引擎数据中台产品体系如下图所示。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8b27fe4bcf444b9cada08dbdd1c10f0f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-e... 用户的业务数据库的信息,也可以通过把数据库 binlog 上报到消息队列,由计算任务消费消息队列中的 binlog 并把数据写入下游表,实现业务数据库的数据向数仓的同步,在数仓中重建出业务库的副本。 - 此外,像监控...
将差异的metadata写入Ingestion Service。概念上对齐Flink的sink operator。- **Bridge Job**:组装pipeline,做运行时控制。概念上对齐Flink的Job。当需要接入新的元数据时,通常只需要重新编写Source和Diff Op... 与关系型数据库慢查询优化类似,我们通过监控埋点收集到慢查询语句,借助gremlin的profile函数,分析query plan中的问题,并通过构建索引或者改写语句与配置等,做相应的优化。开启JanusGraph的MutilPreFetch查询开关...
比如打业务标签,添加应用场景描述,字段解释等。对于数据消费者来说,他们通过Data Catalog查找和理解他们需要的数据。在用户数量和角色上看,消费者远多于生产者,涵盖了数据分析师、产品、运营等多种角色的同学。通... 图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升## 新版本目标基于上述痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产...
向量数据库中的向量是由多个维度组成的,每个维度代表向量的一个特征。例如,一张图片可以表示为一个三维向量,分别代表图片的宽度、高度和颜色。向量数据库中的向量可以是稠密向量或稀疏向量,稠密向量是指向量中大部... 插入和删除操作能够在对数时间内完成。这种索引方法对于大规模和高维度的向量数据集非常有效,能够显著提高向量检索的效率。- 第三种是 Cluster-based,也称为 IVF(Inverted File),把向量先进行聚类处理,检索时首...
作为内部分析型数据库的基础呢? 2017 年,基于众多的业务场景以及海量分析数据,字节内部对于实时数仓的要求也越来越高。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ba86b9b4407a4cf6ae3904d10d650622~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713630022&x-signature=2GMWJvx%2F5gxrKwkoff8vRrKGdEo%3D) **事实上,要同时满足图上所示的这些要...
模型能够利用所输入的提示信息,从中抽取出问题的答案,并总结出一份专业水准的回答。 整个 Prompt Engineering 工作流程如下图所示: Prompt Engineering 的工作流程大致可以分为两个阶段:企业内部向量化知识库构建 + 问答阶段。 企业内部向量化知识库构建 将企业知识库的所有文档,分割成内容大小适当的片段,然后通过 Embeddings 转换算法,例如 OpenAI 的模型 API,将其转换成 Embeddings 数据,存储于云数据库 PostgreSQL 版向量数据...