TensorDB
向量数据库
TensorDB® 是什么？
TensorDB®是上海爱可生信息技术股份有限公司研发的向量数据库企业版软件。该产品实现了超大规模向量型数据的高效组织，可以有效支撑时变环境下的向量数据快速比对，面向复杂场景下的实体分析与关系推断，TensorDB®克服了 AI 领域多样化应用面临的非结构化数据管理与处理分析困难，提升了数据库异构融合能力。TensorDB®具有极高的并发检索性能支持卓越的水平拓展能力，并提供满足多元业务场景下的高可用需求，致力于为用户提供一站式非结构化数据处理与检索解决方案。
产品架构图
产品架构图
01
内核引擎强大
TensorDB® 通过 SIMD 优化，并发优化，自定义索引数据结构实现高性能的向量检索引擎TensorSearch，数据插入与删除均在常数时间范围内，不仅能够支持千亿级数据查询的毫秒延时，还能保证数据的一致性和可靠性，满足用户复杂的应用场景。
02
系统高可用性
TensorDB® 能够满足在业务不中断的情况下支持故障的自动切换与恢复，采用存算分离架构满足服务于数据高可用，保证用户业务系统平稳运行。爱可生十余年来始终耕耘在开源数据库整体解决方案领域，技术团队通过对超大规模数据库集群管理平台的开发经验推出的金融级高可用能够更好保障核心业务系统的数据一致性和业务连续性。
03
混合字段检索
TensorDB® 引入灵活的字段拓展，改变了传统基于异构数据库查询的多级筛选模式。通过单条语句即可完成对传统属性字段和向量型数据的混合检索，更加便捷地满足多样化应用场景。
04
异构计算支持
TensorDB® 利用 CPU/GPU 等异构计算平台资源优势，不仅实现了 NVIDIA GPU 与国产GPU(如:华为异腾，天数智芯等的计算加速，还实现了单机多卡，多机多卡的分布式任务调度支持10万+QPS 高吞吐数据并发检索，最大程度地满足用户的低延时、高并发的需求。
05
国产化生态兼容
TensorDB 完全适配国产ARM 架构，国产操作系统，国产 CPU和GPU 的生态环境。通过高度的国产化集成，不仅提高了数据安全性和可控性，同时也有助于降低产品的使用成本，推动国内数据库技术及生态的创新和发展。
应用场景
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互联网
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金融
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医疗
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大模型
基础设施
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工业制造
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智能安防
典型案例
基于大模型+向量数据库
智能运维解决方案(类知识库)
项目背景
随着企业数字化进程加速，IT运维工作日益复杂。当前，企业面临的主要运维困难和问题包括以下几点:
· 运维工作量大:随着系统规模和复杂性的增加，企业的T设施需要处理的问题数量不断增加，运维工作量巨大。
· 响应速度慢:传统的人工运维方式，处理问题的速度无法满足快速响应的需求，导致问题解决效率低下。
· 技能门槛高:复杂的IT 系统需要运维人员具有高技能水平，这对企业人才的选拔和培养提出了更高要求
· 故障预测困难:传统运维方式往往在故障发生后进行处理，难以实现故障的预测和预防
方案价值
提高运维效率:通过智能化的方法，可以自动化处理常见的运维问题，大幅提高运维效率。
降低运维成本:通过自动化运维，减少对人工的依赖，从而降低企业的人力成本。
强化故障预防:通过大模型的预测能力，可以预测潜在的故障和问题，从而实现从被动应对向主动预防的转变。
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