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　　星环科技向量数据库Transwarp Hippo1.1发外：一库搞定向量+全文连合检索，擢升大模子正确率！

　　星环科技向量数据库Transwarp Hippo自愿布已来，受到了浩繁用户的迎接，助助用户杀青向量数据的存储、处分和检索，探求和施行大模子场景。正在与用户一贯地深切调换以及施行中，Hippo迎来了V1.1版本，一套体例即可接济向量与全文连合检索，普及文本数据的召回精度，从而擢升大叙话模子使用的正确率。同时，Hippo1.1新增余弦隔断、批量数据导入导出、Explain与Profile接济、ARM架构接济等技能，大幅消重用户行使门槛和本钱。

　　另外，Hippo社区版同样接济以上新特征，点击文末阅读原文或者拜望星环科技官网，即可申请下载体验，开启大叙话模子场景探求之旅。

　　正在大叙话模子使用中，向量数据库行为中心载体，可能有用地处分大模子正在学问时效性低、输入技能有限、正确度低等题目，给与大模子具有“长远回忆”。因而，向量数据库的召回精度直接影响大模子输出结果的正确率。然而，正在极少施行场景中，看待向量数据库自己而言，简单行使向量检索会形成召回正确率不高的题目：

　　* 对噪声和冗余讯息敏锐：若向量数据库中存正在大宗的噪声和冗余讯息，则检索的正确率会消重;

　　* 对特色选取的依赖：正在向量检索中，需求对数据实行特色提取和选取，若特色选取不妥，则会影响检索的正确性;

　　* 对盘查语义领悟的范围性：当盘查语义对比繁复或朦胧时，向量检索无法正确领悟用户的图谋，导致正确率消重;

　　另外，像极少异常处境，如所检索实质未修筑特色或特色比重较小时，会导致正确率消重，以至无召回结果。

　　针对文本搜罗场景，全文检索更适合做要害字成家，可能避免检索实质低频的题目。而向量检索则能寻得字面上区别但语义上附近的实质。通过将向量检索和全文检索的连合召回，可能消重漏检和误检的概率，不妨杀青比稀少行使向量或全文检索更高的精度。

　　另外，向量数据与全文数据正在存储、估量上有很大的不同，简单的数据库架构很难同时高效接济这两种场景。比方，看待公然数据集如ANN Benchmark，Elasticsearch的职能远掉队于专业的向量数据库。

　　星环科技向量数据库Hippo底层行使自研的分散式数据处分体例TDDMS，不妨接济向量数据和全文数据同一存储处分，一套数据库体例即可接济向量与全文数据连合检索召回，避免了安排众套体例带来的架构繁复、开辟运维本钱上等题目。同时，Hippo1.1供应兼容Elasticsearch和议的SDK接济，便利用户更便捷地行使向量数据库。

　　比方，当盘查“A公司营业进展处境”时，通过向量检索可能检索出A公司“重要营业”、“筹办形式”、“财政处境”、“墟市名望”等讯息，通过全文检索可能检索出学问库中和要害字“营业”、“进展”闭系的结果行为填补，通过将两者检索的结果实行联合，可能使得大模子答复的结果加倍饱满和正确。

　　当盘查“A公司产物司理B的经历”时，若该产物司理B正在学问库中涌现的频率较低或未修筑特色时，简单行使向量检索召回的结果也许重要是A公司先容，而通过全文检索则会检索生产品司理B闭系的实质，通过向量+全文的连合检索召回，使得大模子不妨正确地给出谜底。

　　余弦隔断正在大模子范围有着平凡的使用。正在过去，用户正在将向量数据导入向量数据库之前，需求对数据库做L2归一化，并搭配内积距寻事接杀青余弦隔断，这个经过较为繁复，需求用户手工操作，并央浼有肯定的本事根本。Hippo1.1新增原生的余弦隔断接济，用户不再需求通过向量归一化估量 IP metrics 来行使余弦隔断，大幅简化了营业逻辑，消重了用户行使门槛。

　　Hippo1.1新增基于csv样子的批量数据导入导出功用，便利用户实行数据流转。另外，用户还可能通过Python、Restful等API实行数据操作。

　　跟着 ARM架构 CPU 的普及水平越来越高，Hippo1.1正在接济X86架构的根本上，新增接济ARM架构，餍足企业用户邦产化需求。

　　当履行带过滤条目的向量检索时，Hippo会依据过滤条目预估过滤率，选取最优的搜罗旅途。通过Explain接口，用户可能正确地看到检索的整体履行旅途，通过Profile接口，用户可能看到次搜罗中各阶段的细分耗时处境。基于这两点特征，用户可能更高效地实行数据库调试、题目排查和职能优化。

　　著作实质仅供阅读，不组成投资提倡，请严谨周旋。投资者据此操作，危害自担。

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