कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास के दौर में, डेटा बुद्धिमत्ता ने व्यवसाय के मुख्य प्रतिस्पर्धी लाभ के रूप में उभरा है। हालांकि, बड़े मॉडल के "आतंक" समस्या अक्सर उठती हैं, बहु-माध्यम अनुप्रयोग डेटा बाधाओं के कारण सीमित हैं, और व्यवसाय के निजी ज्ञान के उपयोग की समस्या है, इसलिए उद्योग में अधिक शक्तिशाली डेटा प्रबंधन प्रणाली की आवश्यकता है। इसके लिए, टोंगफ़ान जिन्च्वान डेटा साइंस ने AIKBase वेक्टर डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली V2.0 का आधिकारिक रूप से लॉन्च किया है, जिसका उद्देश्य AI के लिए अधिक बुद्धिमान "डेटा मस्तिष्क" प्रदान करना है और बुद्धिमान डेटा बुनियादी ढांचे को पुनर्गठित करना है।
AIKBase V2.0 एक बहु-माध्यम डेटा प्रबंधन प्रणाली है जो खोज और वेक्टर के दोनों फायदों के साथ आती है। इसमें पांच मुख्य विशेषताएं हैं - घटक नियंत्रण, बहु-माध्यम डेटा के एकीकृत प्रबंधन, मिलीसेकंड स्तर की वेक्टर खोज, सटीक वेक्टर-स्केलर संयुक्त खोज और वितरित समूह विस्तार। यह बड़े मॉडल को पूरी तरह से समर्थित कर सकता है और विभिन्न उद्योगों के लिए बुद्धिमान आधुनिकीकरण में मदद कर सकता है।
विशेषताओं में, AIKBase V2.0 की लचीली एम्बेडिंग क्षमता और बहु-फॉर्मेट खोज इंजन इसे किसी भी बड़े मॉडल के साथ आसानी से अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है, RAG, ज्ञान बढ़ाने आदि परिदृश्यों में डेटा लिंक को खोलता है। यह घटक प्रणाली, जैसे कुंपेन, फेटिंग CPU, टॉन्गशी, किरिन आदि के साथ बिल्कुल अनुकूलित है, राष्ट्रीय सूचना आधुनिकीकरण मानकों के अनुरूप है, जो व्यवसाय के डेटा सुरक्षा के लिए दोगुनी सुरक्षा प्रदान करता है। यह प्रणाली विभिन्न प्रमुख डेटाबेस डेटा स्थानांतरण का समर्थन करती है, जो असंरचित डेटा को बुद्धिमान रूप से "अनुवाद" करके डेटा वॉर्डरोम में एकीकृत कर सकती है, नए डेटा को जोड़ने या पुराने डेटा को अपडेट करने में तेजी से कार्य कर सकती है। इसके अलावा, AIKBase V2.0 की वेक्टर-स्केलर संयुक्त खोज तकनीक वेक्टर, स्केलर और पूर्ण-शब्द खोज को मुक्त रूप से संयोजित करने की अनुमति देती है, जो एक अरब डेटा के आकार में मिलीसेकंड के उत्तर के साथ सटीक "अर्थ" को समझ सकती है। इसका वितरित समूह विन्यास आसानी से विस्तार कर सकता है, बड़े डेटा के लिए लचीला विन्यास का समर्थन करता है और उच्च प्रदर्शन खोज और उच्च विश्वसनीय सेवा के साथ बरकरार रखता है, जो व्यवसाय वृद्धि की आवश्यकताओं को पूरा करता है।
प्रदर्शन परीक्षण में, AIKBase V2.0 ओपन सोर्स आकलन उपकरण ANN-Benchmarks के साथ pgvector, Milvus, ElasticSearch आदि ओपन सोर्स डेटाबेस के साथ तुलना करके परीक्षण किया गया। परिणाम दर्शाते हैं कि 90% रिकॉल दर पर अधिकतम बर्ताव QPS में, AIKBase V2.0 उपरोक्त ओपन सोर्स डेटाबेस से बेहतर है, इसके साथ ही डेटा लिखने के बर्ताव अधिक है, अनुक्रमण निर्माण में अधिक कम समय लगता है, जो इसके "तेजी से भंडारण, सटीक खोज और तेज प्रतिक्रिया" के फायदे को दर्शाता है।
AIKBase V2.0 के उपयोग के क्षेत्र व्यापक हैं, जो बड़े मॉडल के लिए निजी ज्ञान भंडार प्रदान कर सकता है, जो उत्पादन परिणामों को अधिक सटीक और तेज बना सकता है। यह बहु-माध्यम खोज का समर्थन करता है, जो टेक्स्ट, छवि, वीडियो के सेकंड स्तर के अर्थ संबंध को प्राप्त कर सकता है, जैसे टेक्स्ट से छवि खोज, छवि से टेक्स्ट खोज आदि। इसके अलावा, AIKBase V2.0 की मिश्रित खोज क्षमता वेक्टर खोज के "अर्थ समझ" और पूर्ण-शब्द खोज के "सटीक मेल" के संयोजन करती है, जो खोज परिणामों की बुद्धिमत्ता में महत्वपूर्ण वृद्धि प्रदान करती है।
वर्तमान में, AIKBase जिन्च्वान उत्पाद मैट्रिक्स में गहराई से शामिल हो गया है, AI बढ़ाई गई खोज, अकादमिक अनुसंधान सहायक आदि मुख्य कार्यक्षमताओं के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करता है, बहु-माध्यम मिश्रित खोज ज्ञान प्राप्ति को बुद्धिमान बनाता है, मिलीसेकंड स्तर की प्रतिक्रिया गति उपयोग के अनुभव को अधिक कुशल बनाती है।