相比于非原生向量数据库（在非关系型数据库中加入向量检索引擎），原生向量数据库在设计之初即为了更好地管理非结构化数据，因此在可扩展性、准确率、数据规模、QPS等上有优势，以及自研embedding模型，会提高LLM生成内容的效果和精准度。星环科技云原生分布式向量数据库Transwarp Hippo支持存储、索引以及管理海量的向量式数据集，具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持完备的索引以及支持稀疏向量与稠密向量、全文与向量2种混合检索、满足不同场景中的高效率与高精度要求，并通过索引生命周期管理和指令集优化等先进技术，大幅降低企业存储运维成本，提升整体检索性能。同时，向量数据库Hippo可基于星环自研多模型统一技术架构，实现向量数据、图数据、关系型数据、时序数据等多模型数据的统一存储管理，帮助企业快速构建和应用私有知识库，解决大模型落地过程中存在的领域知识缺乏、知识时效性低、隐私数据安全性低、AI幻觉等问题，帮助企业高效、低成本地落地领域大模型应用，并通过多模型数据的灵活融合，助力企业探索和落地更丰富的创新业务场景。报告中还从产品底座支撑、生态工具集成、任务分析、向量数据库嵌入与检索等多个方面介绍了向量数据库与RAG的技术发展趋势。如在产品底座支撑方面，实现多模态数据库下的统一数据管理和 AI 检索是企业需求的重点；工具集成方面，需要与向量引擎工具、LLMOps 框架、MaaS 平台做集成，为用户提供搭积木的 AI 建设方式，屏蔽底层复杂的逻辑，尽可能地简化底层逻辑和重复工作。
星环科技知识平台Transwarp Knowledge Hub（TKH）拥有从语料到模型再到应用的完整的 AI Infra 工具集，覆盖语料开发和管理、大模型训练与持续提升、多模态知识工程、多模知识存储与服务、原生 AI 应用构建编排和应用服务等重要阶段，提供提示词工程、检索增强、智能体构建等大模型应用快速构建和提升、模型推理优化、模型安全和持续提升技术，为用户打通了从人工智能基础设施建设到大数据、人工智能等研发应用的完整链条。通过TKH，企业多种来源的多模态语料能够准确、高效地转换为高质量的专业领域知识，支撑专业知识库问答、业财数据分析、智能投研、设备预测性维护等丰富的使用场景和应用，让企业构筑知识壁垒，实现“人工智能+”业务的落地和创新。
