分析平台市场增长19%;AIGC产业规模将超百亿;大模型应用井喷，星环无涯、求索、阿里千问;数据库收购风起云涌;Neo4j新功能

近日， Gartner发布了2023年《中国分析平台市场指南》(Market Guide for Analytics Platforms, China, August 2023)。在这份市场指南中，星环科技凭借其智能分析工具Sophon Base入选代表厂商。值得一提的是，自Gartner2022年首次发布《中国分析平台市场指南》以来，星环科技已经作为代表厂商，连续两年入选该份报告。

Gartner在指南中指出，“随着中国对数字经济发展的重视，中国的分析平台市场正受到前所未有的关注。”据Gartner预测，“2023年中国的分析平台市场增长率高达19%，到2026年将达到23%，总体增长率和增幅在很大程度上超过全球平均水平和其他经济体。”而分析门户、增强功能和大型语言模型(LLM)驱动的生成式人工智能等技术，都将为整个市场带来新的活力。根据Gartner报告数据显示：“截至2024年，中国的供应商预计将拥有中国79%的市场份额，这相当于从非中国的供应商转移2200万美元到中国的供应商。”我们不难推算得出，截至2024年中国分析和BI平台的整体市场总量将超过2700万美元。

作为连续入选Gartner中国分析平台市场指南的代表厂商，星环科技Sophon针对目前各行业用户在落地广泛业务需求分析、处理多重数据模态对接、跟进高度定制场景问题解决、运营多源多框架AI模型等方面的问题，发布了“六易三仓两中心”架构的3.2版本，从高质量的数据资产沉淀和模型持续运营出发，贯彻以数据和模型为中心，让用户能够基于自身需求构建紧密贴合其业务场景的新一代AI应用。

日前，国内知名研究咨询机构艾瑞咨询(iResearch)发布了《2023年中国AIGC产业全景报告》，展开对AIGC产业的全景洞察、探究生成式AI技术对数字产业的影响变化、绘制“中国AIGC产业全景图谱”、分析主流参与厂商类型与格局策略、各类型厂商发展路径和能力要求变化等，为市场辨析产业发展价值与空间。星环科技凭借在大模型领域的深耕布局和技术实力，成功入选其2023年中国AIGC产业图谱金融板块。

大数据艾瑞咨询预测，2023年中国AIGC产业规模约为143亿元，随后进入大模型生态培育期，持续打造与完善底层算力基建、大模型商店平台等新型基础设施，以此孕育成熟技术与产品形态的对外输出。

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技致力于为行业提供大模型应用构建的一系列工具，以及在擅长的领域研发领域基础大模型，助力企业抓住大模型时代的新机遇。

为了帮助企业用户基于大模型构建应用，星环科技推出了大模型持续提升和持续开发工具Sophon LLMOps，为用户打通从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的数据和分析的持续提升。

同时星环科技还推出了星环无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”两大领域大模型。

在今天的云栖大会上，不仅通义千问升级至千亿级参数2.0版本，在10个权威评测中，综合性能超越GPT3.5、加速追赶GPT-4，可以通过通义千问APP体验，阿里云还把打造大模型应用的“秘籍”也给公开了。

现在，只需给出问题，基于阿里云通义代码大模型打造的智能编码助手“通义灵码”，就会自动编写代码。

这波全家桶背后，阿里云将底层算力到AI平台再到模型服务全栈升级：

已经初步建成AI时代全栈的云计算体系。

目前，中国有一半大模型企业跑在阿里云上，280万AI开发者活跃在阿里云魔搭社区上。

一个城市的智慧水平，就源自这些“线条”的运转效率。而过去的城市智能应用，通常基于“小模型”，无论在精度、准确度还是场景适应性上都有相当的局限。这使得过往的智慧城市总是头重脚轻，只解决了个别行业的智能化，而很难做到城市全局的智慧。

AI大模型时代的到来，通过更为泛化的能力和无限的想象空间，赋予了行业智能化更为普世的价值，也让我们看到了“城市+AI”的美好未来。在城市的视角，华为云致力于用AI大模型赋能城市，打造更好的城市智能体，让城市像生命体一样，更加智能，自我优化，生生不息，让城市可感知，会思考，有温度，能进化。

10月25日，国家数据局正式揭牌。据悉，国家数据局由国家发展和改革委员会管理，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。

国家数据局的正式揭牌与运行，是中央层面相对集中数字中国建设政府职能的一次重大改革举措，有利于解决我国数字化发展过程中面临的体制性障碍、结构性矛盾、政策性问题等，通过加强顶层设计和宏观调控，更好的统筹推进数字中国、数字经济的规划和建设。

伴随着数据基础制度的不断完善，“数字产业化”和“产业数字化”建设提速，政企数据安全内生需求进一步提升，数据安全产业发展将驶入快车道，迎来新的向上增长拐点。

Databricks宣布了过去四个月中的第二次重大收购，以1亿美元的价格收购Arcion，此举增加了新的数据接入和数据复制功能。

此前4月Databricks于以13亿美元收购MosaicML，该交易使客户能够更轻松地开发自己的生成AI模型。

专家评论说，数据湖仓平台依靠快速、高质量的数据摄取来获得价值，而对Arcion的收购将解决这些问题。

随着全球数据以指数级的速度增长，组织收集的数据在数量和复杂性方面也同样在增长。因此，将数据引入管道到Databricks的Lakehouse等平台中，对于避免数据存储在不同的数据库和应用程序中时导致的数据孤岛非常有用。

同时，数据复制对于确保相同的数据可以在不同的位置(例如本地和云数据库)使用，并在用于馈送不同模型和其他数据产品时保持一致至关重要。

但是，Databricks 不为客户本机创建的数据提供自己的数据引入和复制功能。

供应商的平台可以连接到直接从其源移动数据的数据引入工具，例如Microsoft的 Azure 数据工厂和 Fivetran。此外，借助自动加载程序，Databricks 可以从云数据仓库(如 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure)摄取数据。

一旦Arcion的收购完成，Arcion的技术与Databricks平台的其余部分集成，客户将不再需要使用第三方平台来摄取和复制云中尚未包含的数据。（analyticsindiamag.com）

东方国信CirroData数据库紧跟市场需求，重磅发布了CirroData for MySQL V2.0新一代实时数仓，应对技术革新，满足市场需求。

CirroData for MySQL拥有卓越的性价比、超高查询速度、融合统一、简单易用、方便运维等特点，以应对企业在数字化转型中面临的海量数据、实时分析、敏捷开发等挑战。

CirroData for MySQL是由东方国信自主研发的新一代实时数据仓库，专注于应对海量数据实时分析应用领域的需求。它支持向量化计算引擎、pipeline执行引擎，同时支持行列混存和多种细粒度的索引，充分融合了分布式存储和MPP并行计算的优势。此外，它具备秒级扩缩容的能力，能够轻松应对云平台上的伸缩需求，并提供随需部署的灵活性，是新一代实时数仓的杰出代表。

CirroData for MySQL不仅具备高性能和高可用性，还非常简单易用。它能够在亚秒级响应时间内返回海量数据的查询结果，既适用于高并发的点查询场景，也轻松胜任高吞吐的复杂分析场景。这使得它成为报表分析、即席查询、统一数仓构建以及数据湖联邦查询加速等多种应用场景的理想选择。

此外，CirroData for MySQL还高度兼容MySQL语法，因此迁移变得非常便捷，同时也降低了运维成本。

CirroData  for MySQL 2.0 架构非常简洁，不依赖于其他任何外部组件，仅仅两个角色，Master Node和Segment Node。

观远数据发布一站式智能分析平台 6.0，推动企业能力焕新进化，助力更多企业客户享受数据价值。

观远BI 6.0产品矩阵包含BI Management、BI Core、BI Plus、BI Copilot四大部分：BI Management打造能够保障安全稳定大规模应用的企业级平台底座，BI Core聚焦端到端的易用性，BI Plus面向业务解决具体的场景化问题，BI Copilot 是利用大语言模型的能力构建的最新模块，为BI应用持续注入新的活力。

观远BI作为一站式BI平台，面向融合需求，以解决企业的完整决策链路。

观远BI与传统BI最大的不同，在于其自带了一套数据湖的底层存储方案。与此同时，为更好地支持企业基于hadoop和databricks上构建企业级湖仓，观远数据研发团队在观远BI 6.0中对hadoop和databricks进行了深度的架构和技术融合。在部署观远BI时，IT部门可以轻松地构建企业级湖仓，业务人员则可以基于敏捷数仓进行快速的业务分析和决策。

观远BI 6.0的数据回写和反向ETL功能，使得敏捷数仓中沉淀的稳态业务数据，可以一方面返回到企业级湖仓进行统一管理和控制，另一方面可以无缝传输到下游业务系统进行自动化决策，无需人为干预。

此外，观远BI6.0 还推出一款高频增量更新调度器——“实时数据Pro”，支持数据实时融合处理。该调度器采用了Micro-Batch微批计算引擎，优化了对实时分析场景的支持，并同时支持事件驱动和定时驱动的工作流调度。这为用户提供了更高的性能、极速的响应能力，并稳定支持高并发的实时数据处理体验。

大数据平台初创公司dbt Labs表示，它正在通过新的增强功能和功能来重振其旗舰dbt Cloud产品，据称这将使每个员工都能参与数据转换。

该公司表示，新的创新包括dbt Explore、Cloud CLI和改进的dbt Semantic Layer，以及为希望采用“数据网格架构”的公司推出的新的dbt Mesh范式。

dbt Labs总部位于美国费城，是dbt数据转换工具的创建者。数据转换是指更改数据的过程，以便更轻松地处理和分析数据。它可能包括将多个电子表格合并到单个文件中以简化分析、从数据集中过滤不准确之处或更改信息格式的方式等内容。

Dbt Lab 的工具可以部署在各种数据仓库平台中，包括 Snowflake、Databricks 和 Google BigQuery。用户可以使用许多开发人员熟悉的结构化查询语言语法编写数据转换工作流。这家初创公司吸引了大量资金，最近一次融资是在 2022 年1月筹集的2.22亿美元，使其价值达到42亿美元。（siliconangle.com）

新一代超融合数据库厂商“四维纵横”完成超亿元人民币的B轮融资，本轮融资由用友、顺义产业基金领投，广州同创基金跟投。本轮融资资金将主要用于核心技术研发与商业生态建设，进一步提升YMatrix超融合数据库在全场景下的性能与生态优势。

作为一家数据库公司，四维纵横成立于2020年，以超融合数据库YMatrix为企业提供集“分析、事务、时序”为一体的企业级数据库产品服务。

四维纵横的第一代产品YMatrix 4.0便以时序场景为超融合数据库的切入方向，并持续聚焦该场景。到YMatrix 5.0版本，四维纵横已发展成融合了能支持时序数据、多模数据、向量数据等在内的超融合数据库。

不同的行业环境和业务模式有不同的关键性问题与挑战，从而塑造了不同的数据需求。YMatrix寻找到了其中的共性需求，构建了“超融合”数据库的版图。

Alluxio公司销售高性能开源分布式文件系统，近期推出了其产品的一个全面改进版本Alluxio Enterprise AI，针对人工智能工作负载进行了微调。

Alluxio Enterprise AI面向数据密集型深度学习应用，如生成式AI、计算机视觉、自然语言处理、大型语言模型和高性能数据分析。它专为使用现有技术堆栈(而不是专用存储)进行大规模高性能模型训练和部署而设计。Alluxio表示，与商用存储相比，企业可以预期训练速度提高20倍，模型服务提高10倍，图形处理单元利用率超过90%，基础设施成本降低90%。

Alluxio表示，该产品基于一种名为去中心化对象存储库架构的新架构，该架构为AI工作负载提供了无限的可扩展性。Dora 使该平台能够使用商用对象存储处理多达 100 亿个对象，同时支持元数据管理、高可用性和性能。该平台支持从摄取到提取/传输/加载、预处理、训练和服务的深度学习管道，贯穿训练和部署阶段。（siliconangle.com）

2020年，新一代国产地理信息平台GeoScene在众多专家学者、同行和用户的见证下发布。经过三年持续不懈的不断完善、优化和升级，易智瑞信息技术有限公司在“2023地理信息技术创新大会”上，发布了最新的GeoScene 4.0版本。

最新发布的GeoScene 4.0精琢产品内核，在提供稳健核心产品体系的基础上，升级三维、大数据、遥感影像、人工智能、知识图谱以及应用构建六大能力引擎，形成从工具、方案及应用于一体的地理信息平台，在时空维度为形成新质生产力提供助益。

GeoScene 4.0产品体系采用云端架构模式，GeoScene Online公有云平台、GeoScene Enterprise平台软件、GeoScene Enterprise on Kubernetes平台软件(云原生版)、GeoScene Pro专业桌面软件共同构筑核心基础底座。

GeoScene 4.0核心产品着重打磨产品功能与设计，致力为用户提供稳健的、开放的、体验良好的精品系列。新变化体现在以更强的数据共享能力、智能制图能力新增更多渲染样式和特效、更具人文关怀的产品设计等方面。

腾讯云在今年将打磨多年的企业级分布式 HTAP 开源数据库OpenTenBase和编译器软件OpenKona JDK 捐赠给开放原子开源基金会、联合基金会以及数以百万计开发者，共建国产编译器基础软件与国产分布式数据库生态。

OpenTenBase 源于腾讯云自研的数据库内核TBase，填补了业内基于 PostgreSQL 的开源分布式 OLTP 系统空白，具有高扩展性、商业数据库语法兼容、分布式 HTAP 引擎、多级容灾和多维度资源隔离等能力。

为帮助企业数字化转型，推动国内数据库技术的自主演进，腾讯云与国内众多厂商共建OpenTenBase开源社区发行版的下游生态。OpenTenBase目前和PostgreSQL主版本完整分叉并且独立演进，形成自有生态的社区发行版。

社区发行版：采取用户优先原则，根据用户的需求和贡献迭代研发特性，直接合并更新并且发布版本。同时提供社区服务，如用户交互沟通平台，维护者和开发者共同响应回答用户提出的问题。

企业发行版：采取客户优先原则，根据客户的需求迭代研发特性，优先提供客户后再往上游合并入社区发行版。同时提供企业服务，包括专业技术服务、技术咨询、版本更新、安全漏洞响应及更新等。

图形数据库供应商Neo4j周三推出了一组新功能，旨在帮助客户更有效地查询和分析数据，从而推动实时决策。

包括更快的查询性能，能够在同一数据库中同时运行事务和分析处理，以及更改数据捕获功能，从而可以在发生数据更改时自动跟踪数据更改。

具体来说，Neo4j的更新包括以下内容：

·跨多个 CPU 内核的不同处理类型的并行运行时，并采用一种称为基于微不足道的并行性的技术来优化资源利用率，从而大大加快分析查询速度。

·新的变更数据捕获功能 (CDC)，可自动执行实时数据跟踪并通知用户数据库中存储的数据的更改。

·CDC与Neo4j的流数据工具Apache Kafka和Confluent连接器集成，以流式传输更改，以便它们可以在Neo4j以外的数据平台和应用程序中查看。

·使用新的嵌入模型简化知识图谱的创建，这些模型可自动发现数据之间的关系和连接。

·新的寻路算法可自动识别图上节点之间的序列和路径，从而提高复杂的工作流程效率。

·根据Adrian的说法，不同处理类型的并行运行时可能是最重要的新功能，因为它拓宽了Neo4j在图形数据库的潜在应用。

“Neo4j增强的并行性消除了更通用分析的性能障碍，并使其更适合更多用例，”他说。“它代表了与十年前重新定义关系数据库分析效率的列式处理浪潮不同的成熟。（techtarget.com）

近日，在中国信通院首批“可信数据库”向量数据库产品测试中，阿里云计算有限公司(简称：阿里云)云原生内存数据库Tair顺利完成向量数据库产品基础能力测试。测试过程依据标准在基本功能、运维管理、安全性 、兼容性、扩展性、高可用以及工具生态七大能力域的相关要求。测试结果表明，该产品在向量数据库的功能完备性、易用性、通用性等方面均符合标准要求。

云原生内存数据库Tair是阿里云自研的高性能云原生内存数据库。Tair向量检索，是在云原生内存数据库Tair的基础上，以内置引擎的方式，为用户提供极致性能、简单易用、多模混合检索的向量数据库服务。

·极致性能：数据读写毫秒级延迟，吞吐能力可达相同配置开源向量数据库10倍以上。

·简单易用：开箱即用免运维，提供1G～16TB在线无感弹性扩缩容能力。

·多模融合：标量+全文检索+向量融合检索，大幅提高向量检索质量，轻松构建高质量应用。

自 3.0 版本发布以来，在研发人员和社区用户的不断努力下，TDengine 做了大量更新，产品稳定性和易用性也在不断提升。近日，TDengine 3.2.0.0 成功发布。

其中，开源的时序数据库功能更新(所有版本同步更新)包括查询性能优化、TSZ 压缩算法等。

TDengine Enterprise (企业级)功能更新包括：

用户 IP 白名单功能上线。继 3.1.0.0 TDengine Enterprise 审计功能上线之后，3.2.0.0 TDengine Enterprise 上线了白名单功能，TDengine 的数据库安全模块迎来重量级的加强。

S3存储功能上线。S3 存储的优势是空间大，成本低。所以我们把 TDengine Enterprise 多级存储中最后一级的数据放在 S3 上，该特性在保障性能的基础上，可以进一步大幅降低企业级用户的存储成本。

销售流行的开源PostgreSQL数据库管理系统的商业版本的EnterpriseDB 宣布已收购Splitgraph公司，一家提供与Postgres兼容的无服务器SQL应用程序接口的初创公司，用于访问来自数百个来源的数据，不过价格未公开。

总部位于英国的Splitgraph将其服务描述为数据的内容交付网络。它与基于服务器和无服务器的应用程序和浏览器配合使用，自动查询来自 100 多个软件即服务源和大约十几个流行的数据库和数据仓库(包括许多政府来源)的数据。可以实时查询数据或按计划加载数据。

Splitgraph 还通过单个 Postgres 界面为内部数据和来自开放出版商的信息提供数据集成、编目和治理。

EnterpriseDB表示，此次收购旨在提升其分析和人工智能能力，并解决希望跨不同数据集运行分析查询的用户。“我们正在使数据湖和数据仓库运营更加高效，简化和协作方面迈出一大步，”首席执行官Kevin Dallas在一份声明中表示。

自2019年被私募股权公司Great Hill Partners LP收购以来，EnterpriseDB一直在开展一项活动，以激发对PostgreSQL的热情，PostgreSQL是一种开源关系数据库管理系统，以其可靠性，性能和灵活性而闻名。该公司于 2021 年推出了一款名为 BigAnimal 的完全托管产品。（techtarget.com）

数据库新贵ScyllaDB 已经完成了4300万美元的融资，希望通过为企业提供一种更简单的方式来扩展其数据工作负载，已对抗MongoDB等竞争对手。

ScyllaDB数据库基于开源的Apache Cassandra项目，这是一个分布式的宽列存储数据库管理系统，最初由Meta Platforms 的Facebook开发，用于处理众多商品服务器上的大量数据。ScyllaDB仍然设法将其开源NoSQL数据库发展成为最快、最具可扩展性的此类产品之一。

ScyllaDB的创始人采用了Apache Cassandra，并用不同的编程语言重写了该数据库，在引擎下进行了许多提高性能的更改。因此，ScyllaDB声称，它的同名数据库比Cassandra快10倍，延迟要低得多。

ScyllaDB被Discord Inc.，Epic Games Inc.和Palo Alto Networks Inc.等知名客户使用，依靠它来执行专门的任务，例如处理时间序列数据。它也被广泛用作图形存储，这要归功于它能够记录不同数据点之间的关系，这于网络安全和社交媒体分析等事情很有帮助。（siliconangle.com）

近期，中国信息通信研究院发布的《数据要素白皮书(2023年)》进一步探讨数据要素理论认识，其中重点关注了数据技术的创新与演进，重点阐述了数据要素时代新技术的发展体系与方向。

《白皮书》认为，第三代数据技术进入了可信流通对外赋能阶段。数据技术将推动各行业从“有数可用”到“数尽其用”，全场景智能、跨领域协同、数据流通跨域安全管控成为新阶段的发展目标，推动数据要素价值不断向更多应用场景拓展。技术方面以相对匿名化、隐私计算、区块链、全密态数据库以及防篡改数据库等技术为代表，以支撑数据要素可信流通;以人工智能、隐私计算、区块链、及图技术等为代表的新兴技术持续护航数据要素安全流通。

·数据库+隐私计算。数据库与隐私计算相结合落地的全密态数据库能够解决数据全生命周期的隐私保护问题，使得无论在何种系统环境下，数据在传输、运算以及存储的各个环节始终都处于密文状态。

·数据库+区块链。数据库与区块链技术相结合形成的防篡改数据库，能够很好地保障云上数据可信运维。防篡改数据库可以内部构建可信索引结构，确保数据库数据的整体完整性，与区块链相结合形成的解决方案，能够形成链上链下链路数据安全可信，解决多方业务间数据安全可信流通难题。

·隐私计算+区块链。隐私计算和区块链相结合实现数据密态流转。在控制面以区块链为核心构建数据流通管控层;在数据面以隐私计算为核心构建密态数联网。数据流转过程中以密态形式流通，保障其流转、计算、融合直到销毁的全链路安全可控，同时将数据要素持有权和使用权分离，实现数据可用不可见、使用可控可计量、以及使用权跨域管控。

近日，埃森哲 (Accenture)宣布已收购网络安全企业MNEMO Mexico，该交易的财务条款未披露。

MNEMO Mexico成立于2012年，总部位于墨西哥城，拥有229名网络安全专业人员和180项网络安全行业认证。

该公司的业务包括先进的网络防御和应对能力，由生成式人工智能和其他先进技术驱动的网络情报平台，以及位于墨西哥城的安全运营中心。其客户群涵盖了电信、银行和保险等多个行业。

埃森哲安全业务全球负责人Paolo Dal Cin表示：“MNEMO Mexico托管的网络安全服务、丰富的行业专业知识和强大的客户群体，使他们成为我们现有能力的理想补充。MNEMO Mexico团队的加入将帮助我们在墨西哥扩大业务、扩展在拉丁美洲的影响力，并支持我们在北美的业务。我们将共同帮助组织建立更具网络弹性的企业，并确保其数字核心、技术和供应链的安全。”

Palo Alto Networks宣布计划收购 Dig Security Solutions，一家帮助公司跟踪和保护其内部数据的初创公司。

两家公司没有透露这笔交易的财务条款。报道称，Palo Alto Networks为 Dig 支付了约 4亿美元。此次收购是在有消息称Palo Alto正在就以6亿美元收购另一家网络安全初创公司Talon Cyber Security进行谈判几周后进行的。

在纳斯达克上市的Palo Alto Networks向全球80,000多家客户销售一系列企业网络安全产品。其产品组合的许多核心组件都基于通过收购获得的技术。自2017 年以来，Palo Alto Networks 已经收购了六家以上的网络安全初创公司，交易总额超过19亿美元。

总部位于以色列的 Dig 开发了一个平台，可以自动映射公司云环境和本地文件共享应用程序中的数据资产。该平台按敏感度对其找到的记录进行分类。例如，如果电子表格包含客户的信用卡详细信息，它可以将其标记为高优先级。

在绘制出公司的数据资产后，Dig 会突出显示存储不安全的记录。例如，它可以发现以未加密形式保存的文件或已与组织外部用户共享的文件。该平台还可以捕获更微妙的问题，例如公司不记录用户与重要数据集的交互的情况。

Dig表示，其平台不仅可以发现漏洞，还可以发现黑客攻击。该软件可以检测潜伏在公司内部文件中的恶意软件，以及未经授权的文件下载。根据 Dig 的说法，其平台可以为管理员提供有关黑客是否正在积极尝试窃取数据或创建漏洞以用于未来网络攻击的信息。（siliconangle.com）

在CNCC第七届知识图谱技术论坛上，蚂蚁集团联合国内著名的OpenKG开放知识图谱社区，共同发布了国产工业级知识图谱语义标准OpenSPG(Open Semantic-enhanced Programmable Graph, OpenSPG)并开源，诚挚邀请业界同仁一起共建这个国产化知识图谱引擎。

OpenSPG是以SPG框架为基础设计和实现的知识图谱开放引擎，它为领域图谱构建提供了明确的语义表示、逻辑规则定义、算子框架(构建、推理)等能力，支持各厂商可插拔的适配基础引擎、算法服务，构建自定义的解决方案。

Airbyte 是增长最快的开源数据移动平台的创建者，在客户要求更多矢量数据库支持的情况下，推出了其最新的连接器集——用于 Milvus、Qdrant 和 Weaviate 矢量数据库。这些连接器将实现更广泛的数据用例，特别是在人工智能和大型语言模型 (LLM) 领域。

Airbyte 首席执行官 Michel Tricot 表示：“我们是第一个增加对矢量数据库支持的通用数据移动平台，也是第一个在数据移动平台和 AI 之间架起桥梁的平台。“因为我们的用户要求越来越多的矢量数据库支持，这样他们就不必为创建自定义代码来引入数据而苦苦挣扎,他们可以使用新的 Airbyte 连接器来选择他们想要的数据源。

Airbyte 的矢量数据库目标还使用户能够配置完整的 ETL 管道——从提取到分离、准备、嵌入和加载——集中在一个用户友好的界面中。一旦数据被加载到向量数据库中，LLM 就可以访问该数据库。

现有的 Airtbyte 平台功能将扩展到向量数据库，包括：

·具有快速连接功能的数据源综合目录

·用于快速生成连接器的无代码连接器生成器

·增量同步

·内置弹性

·数据访问的安全身份验证

·同步调度和监控

Airbyte Cloud 和 Airbyte 开源软件 (OSS) 版本的认证连接器现在可用于 Milvus、Pinecone 和 Weaviate。此外，Airbyte 和 Qdrant 两个版本都有社区向量，并且 Airbyte OSS 的社区连接器可用于 Chroma。（dbta.com）

用大模型写代码是什么样的体验?在杭州云栖大会上，阿里云对外展示了一款可自动编写代码的 AI 助手，在编码软件的对话窗口输入“帮我用 python 写一个飞机游戏”，短短几秒，这款名为“通义灵码”的 AI 助手就自动生成了100多行代码，点击运行后一个充满儿时回忆的“飞机大战”游戏就成功跑起来了。

据悉，通义灵码是一款基于阿里云通义代码大模型打造的智能编码助手，基于海量优秀开源代码数据集和编程教科书训练，可根据当前代码文件及跨文件的上下文，自动生成行级/函数级代码、单元测试、代码注释等，此外还具备代码解释、智能研发问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 使用场景调优，为开发者带来高效、流畅的编码体验。