共计 1786 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
大模型技术爆发的烟花点燃了整个 AI 产业链。继各类生成式模型、行业大模型、AI 根底软件后，“大模型的海马体”——向量数据库，成为以后最为灼热的 AI 技术焦点。在九章云极 DataCanvas“改革”产品发布会上重磅亮相的 DingoDB 多模向量数据库，将多模态能力加持到向量数据库之上，其产品能力和技术劣势让业界眼前一亮。作为开源社区的一员，DingoDB 正在减速实现与开源社区的联动，目前已实现与 LangChain 框架的对接。
DingoDB 与 LangChain 框架实现对接
01 DingoDB——全新的多模态数据混合剖析解决方案
以后，市场上的向量数据库次要有三种状态。
第一种“ 基于关系型数据库的向量索引 ”，实用于小规模向量数据的存储和查问；
第二种“ 专用向量数据库 ”，通过应用特定的向量索引、压缩算法和查问优化技术来提供高效的向量存储和检索，个别用于企业级利用设计和优化的数据库解决方案；
第三种“ 分布式向量数据库 ”，利用分布式计算和存储技术实现了高性能和可扩展性，实用于大规模向量数据集和高并发拜访的场景。
三种向量数据库往往不能兼得，用户须要依据本身的数据规模、场景需要和技术老本来选用其一。
DingoDB 的呈现冲破了以后向量数据库的无限抉择。作为一种全新的向量数据库状态——分布式多模态向量数据库，DingoDB 具备上述三种数据库全副能力的同时，还反对多模态数据的对立存储和联结剖析，进一步扩大了向量数据库的能力边界。
DingoDB 在向量化数据存储解决方面提供以下性能个性：
● 对立存储：
提供对立的数据存储能力，反对单表存储表标量 / 向量数据，实用于不同数据间的联结查问和剖析计算，提供全面的数据处理能力。
● 多模态检索：
反对基于不同模态数据的联结查问和检索，非结构化数据向量化存储，有利于解决、剖析和利用非结构化数据。
● 联结剖析：
反对非结构化数据向量化解决，同时提供标量数据与向量数据的联结剖析能力，确保用户获取全面、精确的后果数据。
● 一体化 SQL 计算引擎：
应用 SQL 提供弱小的结构化、非结构化的剖析能力，实现多模态数据类型的综合剖析。
● 异构计算：
利用多种不同类型的计算资源执行数据处理和计算工作，进步数据库系统的计算性能、加强扩展性和灵活性，实现高效剖析和科学计算。
02 联结剖析——多模态数据分析的必备能力
结构化数据的剖析和计算始终是企业智能决策的重要组成部分。
随着信息多样化的暴发，文本、图片、视频、音频等非结构化数据变得越来越重要，结构化和非结构化数据联结剖析的需要应运而生。
DingoDB 以其独特的设计和凋谢的心态，提供了同时解决结构化和非结构化数据的能力，其多模态个性使其在解决不同类型的数据时更加灵便和高效。
DingoDB 将数据湖和向量数据库的个性相结合，能够同时存储和解决多模态数据，并提供结构化与非结构化数据的联结查问和交融剖析计算的能力；借助结构化和非结构化的交融剖析计算技术，可能高效地治理和检索多模态数据，进一步晋升数据的利用价值。
通过 DingoDB，用户能够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、剖析和治理的个性化需要。
03 拥抱开源——大模型时代数据沉睡的加速器
作为一款开源产品，DingoDB 贯彻九章云极 DataCanvas“开源凋谢”的产品理念，同时器重开源社区的单干和互动，以一直晋升其性能和性能。目前，DingoDB 与泛滥优良的开源我的项目单干，LangChain 框架就是其中一员。
LangChain 是一种基于语义的常识图谱技术，它能够实现语义级别的数据关联和查问优化，从而进步数据库查问的效率和准确性。基于 LangChain 构建的数据库对接能够为数据查问效率带来一些潜在的晋升。通过与 LangChain 的单干，DingoDB 可能实现与其余开源工具和技术更好的集成，从而向用户提供更弱小的数据能力。
业余的向量数据库开发须要长期的技术积攒和投入，具备更高的技术壁垒。在大模型时代助推下，向量数据库行业将取得前所未有的资源歪斜，DingoDB 的多模态向量数据库能力将继续引领行业倒退，也将在时代红利下减速后退步调。
返回 DingoDB：
DingoDB 官网地址：https://www.dingodb.comDingoDB
Github 地址：https://github.com/dingodb