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近日，中國(guó)信息通信研究院（簡(jiǎn)稱“中國(guó)信通院”）正式開展“可信數(shù)據(jù)庫(kù)”首批向量數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品測(cè)試，作為向量數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域創(chuàng)新與應(yīng)用的代表企業(yè)，九章云極DataCanvas公司自主研發(fā)的DingoDB多模向量數(shù)據(jù)庫(kù)參與并順利完成本次測(cè)評(píng)。

憑借維度豐富的AI創(chuàng)新能力和突破性的AI技術(shù)水平，DingoDB多模向量數(shù)據(jù)庫(kù)以卓越的產(chǎn)品能力完成測(cè)試，通過(guò)包括27個(gè)必選項(xiàng)在內(nèi)的共計(jì)39個(gè)測(cè)試項(xiàng)目，通過(guò)數(shù)量遠(yuǎn)超同期測(cè)評(píng)廠商，成為當(dāng)前通過(guò)項(xiàng)目最多的向量數(shù)據(jù)庫(kù)。

為給供給側(cè)研發(fā)和應(yīng)用側(cè)選型向量數(shù)據(jù)庫(kù)提供權(quán)威參考，中國(guó)信通院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所依托中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會(huì)（CCSA TC601）和中國(guó)信通院數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室（CAICT DBL），聯(lián)合超過(guò)50家企業(yè)專家共同編制完成《向量數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)要求》，成為業(yè)內(nèi)首個(gè)向量數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。九章云極DataCanvas公司作為核心參編單位之一，為標(biāo)準(zhǔn)的制定提供了豐富技術(shù)參考和前沿實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品基礎(chǔ)能力測(cè)試覆蓋基本功能、運(yùn)維管理、安全性、兼容性、擴(kuò)展性、高可用、工具生態(tài)共7大能力域，共計(jì)47個(gè)測(cè)試項(xiàng)目，充分融合了國(guó)內(nèi)行業(yè)專家豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與智慧，是對(duì)向量數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)能力的權(quán)威綜合評(píng)判。此次測(cè)試中DingoDB的驚艷表現(xiàn)，再次印證了DingoDB的技術(shù)水準(zhǔn)位于行業(yè)前沿，將為多模態(tài)大模型時(shí)代建設(shè)全新的“存儲(chǔ)基建”提供關(guān)鍵力量。 

注：藍(lán)色框?yàn)楸剡x測(cè)試項(xiàng)，紫色框?yàn)榭蛇x測(cè)試項(xiàng)

作為大模型時(shí)代的數(shù)據(jù)處理新范式，DingoDB提供海量存儲(chǔ)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合存儲(chǔ)、聯(lián)合分析的綜合數(shù)據(jù)服務(wù)能力，將在大模型時(shí)代充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，助力用戶在數(shù)智化浪潮中輕松完成模型和數(shù)據(jù)的雙向賦能，為用戶帶來(lái)靈活高效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策和更加優(yōu)質(zhì)的業(yè)務(wù)發(fā)展。

DingoDB核心優(yōu)勢(shì)和技術(shù)亮點(diǎn)

● 支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合分析

提供結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化索引混合檢索能力，能夠同時(shí)處理和分析結(jié)構(gòu)化和與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將其進(jìn)行整合和綜合分析，從而獲取更全面、準(zhǔn)確的分析結(jié)果，為用戶提供更廣闊的數(shù)據(jù)視角。

● 標(biāo)準(zhǔn)的MySQL語(yǔ)義和強(qiáng)大的向量化能力

兼容MySQL原生語(yǔ)義，使用戶能夠輕松上手使用，大大降低學(xué)習(xí)成本和遷移難度；同時(shí)內(nèi)置Embedding函數(shù)，允許用戶將文本和圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示，并在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行靈活的相似性搜索和分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模文本和圖像數(shù)據(jù)的快速分析和檢索。

● 集群高可用性和海量擴(kuò)展能力

支持多副本存儲(chǔ)策略，有效應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的高可用性和可靠性需求，減少數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)，并提供持續(xù)可用的存儲(chǔ)解決方案；此外，DingoDB具備良好的可擴(kuò)展性和海量存儲(chǔ)能力，能夠輕松容納大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，為用戶提供靈活的資源管理能力。

● 開源開放

堅(jiān)持“開源開放”的產(chǎn)品理念，目前已成功對(duì)接大模型工具鏈，為大模型提供海量記憶體的能力，確保大模型生成結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

● 完善的工具鏈生態(tài)

通過(guò)生產(chǎn)級(jí)的監(jiān)控能力、一鍵化的部署方式和完善的運(yùn)維生態(tài)，助力用戶靈活高效地開發(fā)、部署和管理系統(tǒng)，進(jìn)一步提升工作效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

隨著大模型技術(shù)的不斷突破，向量數(shù)據(jù)庫(kù)將在 AI 時(shí)代扮演更為重要的角色。此次在中國(guó)信通院首批向量數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品測(cè)試中的卓越表現(xiàn)，是DingoDB邁向AI新征程備受鼓舞和認(rèn)可的重要一步。未來(lái)，DingoDB將繼續(xù)技術(shù)創(chuàng)新和突破，為向量數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的場(chǎng)景化落地實(shí)踐和行業(yè)化廣泛應(yīng)用提供前瞻科技力量。