本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 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 ...
****集成应用:****[明道云应用+极速数据](https://www.jijyun.cn/apps/processes/1426) [![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1315238a0cac4280b7ac944722... [(点击文字或图片使用此模板)](https://www.jijyun.cn/apps/processes/1426) **使用场景**企业员工外出或出差到多个城市时,常常需要去网站或软件查询火车票或高铁票信息,然后录入到表单系统中,会浪...
这种搜索方式被广泛应用于电商、广告、设计以及搜索引擎等热门领域。本文**基于** **火山引擎** **云搜索** **服务** **ESCloud** 和图文特征提取模型 CLIP,快速搭建一套以图搜图,以文搜图的端到端解决方案。# 原理介绍图片搜索技术,以文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。其中特征提...
这种搜索方式被广泛应用于电商、广告、设计以及搜索引擎等热门领域。本文基于火山引擎云搜索服务 ESCloud 和图文特征提取模型 CLIP,快速搭建一套以图搜图,以文搜图的端到端解决方案。**原理介绍**图片搜索技术,以文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。其中特征提取部分...
AI时代,如何用好大模型是当前各行各业瞩目的焦点。向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式AI应用开发新范式的重要组成部分。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...
语聚AI连接数据库新增功能:讯飞星火大模型(内置)图片理解功能新增功能:ChatGLM(内置)角色扮演对话功能 **应用新增**新增应用:云客CRM **应用更新**更新应用:合思费控更新应用:钉钉OA审批更新应用:畅捷通T+Cloud更新应用:讯飞星火大模型更新应用:讯飞星火大模型(内置)更新应用:金蝶云星辰更新应用:ChatGLM(内置)...
快速搭建一套以图搜图和以文搜图的图文检索应用。 背景信息图文检索在电商、广告、设计、搜索引擎等热门领域被广泛应用。常见的图文检索包括以图搜图和以文搜图,用户通过输入文字描述或上传图片就可以在海量的图片库中快速找到同款或者相似图片。输入的文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。...
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...
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实现以及大规模云原生向量数据库的核心技...
向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式 AI 应用开发新范式的重要组成部分。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...
就是原有的架构不能很好地满足我们内部应用的需求,所以我们才会去寻找第二条路。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7b544e10955345818eae934a51c23e36~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049269&x-signature=ln8u9CL3sEYwCttU7XSDn%2BMHgSQ%3D)上图是现有的或者主流的大型数据库系统的架构,它分为三层:* 最上一层是应用,今日头条,抖音,西瓜视...
数据库系统在上世纪 70 年代初出现,至今已经发展了半个多世纪,其理论、技术与产品已经非常丰富,呈现出百花齐放的景象。根据其特点可以大概分为关系型数据库管理系统(RDBMS),非关系型数据库(NoSQL),NewSQL、云原生数据库、分布式数据库等等。每一类数据库中使用不同的技术实现,又可以分化出不同的产品类型。根据 DB-Engines 的统计,数据库产品数量已经有将近 400 种,数据库厂商也有几百家,如下图所示,不同数据库产品的实际应用规模...
数据库系统在上世纪70年代初出现,至今已经发展了半个多世纪,其理论、技术与产品已经非常丰富,呈现出百花齐放的景象。根据其特点可以大概分为关系型数据库管理系统(RDBMS),非关系型数据库(NoSQL),NewSQL、云原生数据库、分布式数据库等等。每一类数据库中使用不同的技术实现,又可以分化出不同的产品类型。根据DB-Engines的统计,数据库产品数量已经有将近400种,数据库厂商也有几百家,如下图所示,不同数据库产品的实际应用规模也大有...