使用DingoDB的企业知识管理场景的流程如下，分为下列三个步骤： 基于DingoDB多模向量数据库的RAG构建流程 ·Step1.文档解析入库 将企业的技术文档上传，通过TextSplitter模块进行分割，生成多个文本块（段落、句子等）。对文本块进行标注提取，生成标题或标签，便于检索。对于包含表格的数据，生成描述性句子，确保表格内容...
近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）正式开展“可信数据库”首批向量数据库产品测试，作为向量数据库领域创新与应用的代表企业，九章云极DataCanvas公司自主研发的DingoDB多模向量数据库参与并顺利完成本次测评。凭借维度丰富的AI创新能力和突破性的AI技术水平，DingoDB多模向量数据库以卓越的产品能力完成测试，...
作为中国信通院首批认证通过的向量数据库,DingoDB 以卓越的产品能力完成测试,通过包括 27 个必选项在内的共计 39 个测试项目,通过数量远超同期测评厂商,成为当前通过项目最多的向量数据库。 当前,DingoDB 已成为 Langchain 项目官方支持的后端存储。 2. DingoDB 特点 DingoDB 的产品特点主要集中在四个方面:存储...
DingoDB将数据湖和向量数据库的特性相结合，可以同时存储和处理多模态数据，并提供结构化与非结构化数据的联合查询和融合分析计算的能力；借助结构化和非结构化的融合分析计算技术，能够高效地管理和检索多模态数据，进一步提升数据的利用价值。通过DingoDB，用户可以构建专属的数据向量海“vector ocean”，并实现针对不同...
DingoDB是一款多模态向量数据库,专为处理大规模、多样化的数据存储和分析而设计。以下是对DingoDB多模向量数据库的详细介绍: 1. 基本概念 DingoDB结合了数据湖和向量数据库的特性,支持多种类型的数据存储,包括结构化、半结构化和非结构化数据。它旨在提供一个高效、灵活且可扩展的解决方案,以满足现代数据驱动的应用...
2024年7月17日下午,“2024可信数据库发展大会”人工智能与数据库融合发展分论坛在北京隆重召开。会上,北京九章云极科技有限公司高级研发总监胡宗星与听众们分享了“DingoDB 多模数据库:融合SQL、向量和文档的多路召回数据库”的主题演讲...
【DingoDB:开源的分布式多模态向量数据库,支持在线强一致性、关系语义和向量语义,具有优秀的水平可扩展性和高可用性】'DingoDB - A multi-modal vector database that supports upserts and vector queries using unified SQL (MySQL-Compatible) on structured and unstructured data, while meeting the requirements ...
InfoQ 获悉,近日,九章云极 DataCanvas 正式发布 DingoDB 多模向量数据库,并将其开源。据了解,DingoDB 提供了同时处理结构化和非结构化数据的能力,其多模态特性使其在处理不同类型的数据时更加灵活和高效。通过 DingoDB,用户可以构建专属的数据向量海“vector ocean”,并实现针对不同行业场景的多模态数据存储、分析和...
DingoDB多模数据库:融合SQL、向量和文档的多路召回数据库 今天分享的是【九章云极(胡宗星):DingoDB多模数据库:融合SQL、向量和文档的多路召回数据库】 报告出品方:九章云极(胡宗星)
实时高频更新：DingoDB 能够基于主键，实现数据记录的 Upsert、Delete 操作；同时数据采用多分区副本机制，能够将 Upsert、Delete 操作转化为 Key-Value 操作，实现高频更新。在存储层，DingoDB 与被频繁比较的 Databricks 的 Delta Lake 最大的不同点，是 DingoDB 采用了分布式存储架构，以适应国内用户存储分散的现状...