火山引擎推出：大规模云原生向量数据库 VikingDB

什么是VikingDB

VikingDB是由火山引擎开发的一款高性能向量数据库。它专门针对海量高维数据处理场景进行了深度优化，能够高效支持向量检索与存储需求。作为一款创新性的数据库解决方案，VikingDB不仅具备强大的技术性能，还提供了丰富的功能特性。

主要功能特点

VikingDB提供了一系列核心功能，使其成为企业级应用的理想选择：

• 灵活的数据写入方式：支持实时同步、异步等多种数据写入模式，满足不同业务场景的需求。无论是单条数据插入还是大规模批量处理，VikingDB都能游刃有余。
• 高效的索引机制：内置自研的HNSW（Hierarchical Navigable Small World）和IVF（Indexing by Vector Flattening）算法，并结合DiskANN等优化技术，构建了高效的向量索引体系。这种创新性的索引架构能够显著提升数据检索效率。
• 强大的查询能力：支持百亿级规模的向量毫秒级检索，兼容稠密、稀疏以及混合类型的数据查询需求。无论是简单的向量检索还是复杂的多模态查询，VikingDB都能轻松应对。
• 弹性扩展服务：提供基于SaaS架构的管理控制台和多种语言（包括Python、Java、Go）的SDK接口。系统能够根据实际负载自动感知并进行弹性扩容，确保服务稳定运行。
• 优化的成本效率：通过深度优化的索引算法和量化技术，实现了在百亿级向量规模下10ms以内的高效检索性能。这种技术创新显著降低了存储成本和计算资源消耗。
• 智能知识库支持：内置知识库和记忆库功能模块，能够支持复杂语义检索和大语言模型的长期记忆存储需求。这使得VikingDB在个性化交互场景中表现尤为出色。

使用指南

使用VikingDB非常简单，以下是快速上手的步骤：

1. 访问控制台：前往火山引擎官网（https://www.volcengine.com/product/VikingDB），完成注册和登录流程。
2. 创建实例：进入VikingDB管理界面，根据业务需求选择合适的配置参数创建数据库实例。
3. 数据准备：将待处理的数据进行整理，并使用如Doubao等Embedding模型将其转换为向量形式。
4. 初始化连接：下载并安装相应语言的SDK，完成初始化配置以连接到数据库实例。
5. 数据写入：通过SDK接口将处理好的向量数据写入系统，可以选择实时同步或异步等多种方式。
6. 执行检索：利用SDK提供的接口进行高效的向量检索操作，支持多种查询模式。
7. 监控优化：在控制台实时监控实例运行状态和性能指标，并根据需要进行参数调优。

应用场景

VikingDB凭借其强大的技术能力，在多个领域展现了卓越的适用性：

• 多模态内容检索：在视频、图像等多模态数据检索场景中表现出色，可应用于版权识别、电商推荐等多个方向。
• 智能推荐系统：通过高效的向量相似度搜索能力，为个性化推荐和内容去重提供可靠的技术支持。
• RAG增强生成：作为大语言模型的检索增强组件（RAG），帮助提升生成式AI的内容质量和相关性。
• 记忆存储与交互：支持大模型的记忆功能，适用于智能硬件、教育辅助、角色扮演等需要长期记忆交互的应用场景。
• 多模态语义标注：结合向量检索和关键词检索的优势，实现高效的内容标注和管理。

总的来说，VikingDB凭借其高性能、高扩展性和丰富的功能特性，正在成为企业级应用中的重要技术基础设施。无论是处理海量数据还是支持复杂场景，它都能为企业提供强有力的技术支撑。