随着企业、机构中非结构化数据应用的日益增多以及AI的爆发式增长所带来的大量生成式数据，所涉及的数据呈现了体量大、格式和存储方式多样、处理速度要求高、潜在价值大等特点。但传统数据平台对这些数据的处理能力较为有限，如使用文件系统、多类不同数据库存储上述数据，在数据存储管理、查询分析效率、数据价值挖掘等方面都存在一定的瓶颈，因此，企业急需一款或数款管理好非结构化数据的数据管理平台。
近日，星环科技正式发布了分布式向量数据库Transwarp Hippo。作为一款企业级云原生分布式向量数据库，星环分布式向量数据库Hippo支持存储、索引以及管理海量的向量式数据集，提供向量相似度检索、高密度向量聚类等能力，有效地解决了大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题，让大模型更高效率地存储和读取知识库，降低训练和推理成本，激发更多的AI应用场景。在赋予大模型拥有“长期记忆”的同时，还可以协助企业解决目前最担忧的大模型数据隐私泄露问题。
-星环科技-
地点：世博展览馆
展位号：H2-C815
亮点展品：
分布式向量数据库Transwarp Hippo
星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。
优势特点：
与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。云原生技术，支持弹性扩缩容。星环分布式向量数据库Hippo采用全面容器化部署，支持服务的弹性扩缩容，同时具备多租户和强大的资源管控能力。
基于星环分布式向量数据库Hippo，可以有效地解决大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题。通过将最新资料、专业知识、个人习惯等海量信息向量存储在星环分布式向量数据库Hippo中，可以极大地拓展大模型的应用边界，让大模型保持信息实时性，并能够动态调整，使大模型拥有“长期记忆”。
此外，通过星环分布式向量数据库Hippo对向量数据进行存储，有效解除大模型对输入的限制，并且大模型在安全机制下访问向量数据库中的隐私数据，可以充分保证数据安全，杜绝隐私泄露风险。
同时星环科技还将分布式向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB结合，并以此作为微调的数据凭依，可以更低成本、更高效地构建特定领域的大模型应用。
图数据库StellarDB和知识图谱联合，与大模型可视化端到端构建工具一起，提供了知识抽取融合、知识建模、知识图谱生成存储、基于大模型的知识问答等闭环功能。客户以知识图谱作为大语言模型提示即可发起模型微调，以较低代价就可获得行业的专属大语言模型问答应用。
将向量数据库、图数据库与大语言模型结合，可以构建业务域知识图谱和业务系统的应用服务，进一步提高人机交互的效率，提供更灵活的组合业务服务，激发出更多更深入的业务场景AI应用。
通过这样的组合可以解决大模型目前存在的三大问题。一是能够把实时的知识、变化的信息放到大模型中，二是能够校正结果的准确性，极大地提升精准度，三是构建相应的知识图谱，增强大模型的能力。
（世界人工智能大会）
