2024年5月16日，九章云極DataCanvas公司自主研發(fā)和設計的開(kāi)源多模向量數據庫DingoDB順利完成中國信息通信研究院（以下簡(jiǎn)稱(chēng)中國信通院）多模數據庫產(chǎn)品測試。本次測試的成功標志著(zhù)DingoDB在技術(shù)能力、性能表現和產(chǎn)品穩定性方面得到了權威機構的高度認可，并進(jìn)一步印證其為用戶(hù)提供可靠高效數據管理解決方案的能力，以及在多模數據庫領(lǐng)域的領(lǐng)先地位和卓越品質(zhì)。目前，DingoDB已完成中國信通院《向量數據庫標準》和《多模數據庫技術(shù)要求》兩大數據庫領(lǐng)域的重量級測試。
DingoDB多模向量數據庫的多重能力
中國信通院作為國家級科研機構，承擔了多項國家級重大科研任務(wù)和標準制定工作，具有極高的權威性和公信力，其測試和認證在業(yè)內廣受認可。中國信通院定期對數據庫產(chǎn)品進(jìn)行全面測試，為用戶(hù)選擇合適的數據庫產(chǎn)品提供權威指南，本次多模數據庫產(chǎn)品測試正是基于《多模數據庫技術(shù)要求》的標準。該標準由中國信通院云計算與大數據研究所聯(lián)合多家企業(yè)專(zhuān)家制定，涵蓋了多模數據庫的基本能力、管理能力、兼容能力、安全能力、擴展能力、高可用等六大能力域，共33個(gè)測試項（包括21個(gè)必選項和12個(gè)可選項），測試產(chǎn)品需要滿(mǎn)足所有必選項方可通過(guò)。
DingoDB——功能完全內建的數據庫，而非多組件的簡(jiǎn)單堆砌
DingoDB集成了關(guān)系型、文檔、向量和鍵值四種數據模型，能為用戶(hù)提供高效多模型數據庫解決方案。區別于市場(chǎng)上很多多模數據庫廠(chǎng)商，它不是多個(gè)數據模型組件的簡(jiǎn)單堆砌，而是一款具備在線(xiàn)強一致性的完全內建的數據庫。
DingoDB產(chǎn)品特性：
· 企業(yè)級存儲可靠性：基于Multi-Raft多副本存儲，確保數據強一致性，滿(mǎn)足企業(yè)級容災需求。
· 多模數據聯(lián)合檢索：支持通過(guò)SQL進(jìn)行執行關(guān)系、向量、文檔的聯(lián)合檢索，并提供豐富的索引類(lèi)型，簡(jiǎn)化RAG應用的開(kāi)發(fā)復雜度，滿(mǎn)足各種場(chǎng)景需求。
· 多模數據庫的能力：部署一套DingoDB即可擁有鍵值緩存加速、關(guān)系數據庫和向量數據庫和文檔的服務(wù)能力，減少多個(gè)數據庫系統的維護和管理成本，提高整體系統的效率和靈活性。
· 兼容MySQL協(xié)議：用戶(hù)可以直接使用原生的MySQL客戶(hù)端訪(fǎng)問(wèn)，無(wú)需學(xué)習新的數據庫語(yǔ)法和工具，降低用戶(hù)的使用門(mén)檻。
· 水平擴縮容：基于存算分離的架構設計，DingoDB能夠實(shí)現對性能和資源的一鍵水平擴容和縮容，使得企業(yè)能夠根據業(yè)務(wù)需求快速調整數據庫規模，有效應對流量變化。
· 多存儲引擎兼容：支持多種存儲引擎，使得企業(yè)可以根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)選擇最適合的存儲引擎，最大化性能效益。
· 分布式事務(wù)：支持多種數據模態(tài)下的分布式事務(wù)，同時(shí)提供多種隔離級別，既兼容樂(lè )觀(guān)事務(wù)和悲觀(guān)事務(wù)，確保事務(wù)在分布式環(huán)境下的完整性和一致性。
· 多租戶(hù)支持：原生支持多租戶(hù)，服務(wù)隔離防止數據泄露與干擾。支持請求級動(dòng)態(tài)流控，靈活分配資源。支持混合存儲與按租戶(hù)和資源組隔離，確保資源的合理分配和高效利用。
· 開(kāi)源開(kāi)放：完整開(kāi)放數據庫源代碼，提供豐富的多語(yǔ)言SDK及詳盡的開(kāi)發(fā)文檔，滿(mǎn)足用戶(hù)在不同應用開(kāi)發(fā)場(chǎng)景中的需求。
DingoDB場(chǎng)景應用：
1）基于RAG技術(shù)的場(chǎng)景的應用
DingoDB覆蓋關(guān)系型、文檔、向量和鍵值等多種數據模型的特點(diǎn)，使得它在基于RAG技術(shù)（Retrieval Augmented Generation）的場(chǎng)景中得到廣泛應用，例如企業(yè)知識管理場(chǎng)景。該場(chǎng)景的目標是從海量的技術(shù)文檔中找到與問(wèn)題相關(guān)的片段并生成回答。這個(gè)過(guò)程需要結合大語(yǔ)言模型（LLM，large language model）和多模數據庫的能力。其中，LLM因為無(wú)法直接生成與技術(shù)內容相關(guān)的答案，只起到輔助性作用，效果好壞是由執行檢索任務(wù)的多模數據庫決定。在該場(chǎng)景，DingoDB提供兩種不同的檢索方式來(lái)召回相關(guān)文本數據，包括向量檢索和關(guān)鍵詞檢索。向量檢索依賴(lài)于DingoDB的向量數據庫功能，而關(guān)鍵詞檢索則依賴(lài)于其文檔數據庫功能。這種多模檢索方式能有效提高生成內容的準確性、連貫性和信息量，確保用戶(hù)獲得更高質(zhì)量的響應。
使用DingoDB的企業(yè)知識管理場(chǎng)景的流程如下，分為下列三個(gè)步驟：
基于DingoDB多模向量數據庫的RAG構建流程
· Step1.文檔解析入庫
將企業(yè)的技術(shù)文檔上傳，通過(guò)Text Splitter模塊進(jìn)行分割，生成多個(gè)文本塊（段落、句子等）。對文本塊進(jìn)行標注提取，生成標題或標簽，便于檢索。對于包含表格的數據，生成描述性句子，確保表格內容能被準確理解和檢索。最后，通過(guò)Embedding模型將文本塊向量化，生成用于向量檢索的表示，存入DingoDB。
· Step2. 基于DingoDB的向量檢索和關(guān)鍵詞檢索
用戶(hù)提出問(wèn)題后，通過(guò)Embedding模型生成向量表示，在DingoDB中進(jìn)行向量檢索，找到最相關(guān)的多個(gè)文本塊。關(guān)鍵詞檢索是為解決用戶(hù)口頭表達與專(zhuān)業(yè)文檔不匹配而造成的檢索不準確問(wèn)題。關(guān)鍵詞檢索通過(guò)LLM提取關(guān)鍵詞，輸入DingoDB進(jìn)行關(guān)鍵詞匹配（match召回），找到相關(guān)文本塊。DingoDB支持標量向量聯(lián)合檢索，結合關(guān)鍵詞匹配和向量召回進(jìn)行混合召回，返回TopN相關(guān)文本塊。
· Step3. 答案生成
將檢索到的TopN相關(guān)文本塊通過(guò)預定義的Prompt模板傳遞給LLM，由LLM生成詳細且準確的答案。
綜上所述，在大語(yǔ)言模型時(shí)代的RAG典型應用企業(yè)知識管理場(chǎng)景，DingoDB可以高效地處理和檢索海量技術(shù)文檔，提供精準、及時(shí)的答案，支持企業(yè)內部的信息查詢(xún)和知識管理。依托該場(chǎng)景，DingoDB在多家央企客戶(hù)得到應用。
2）分布式KV場(chǎng)景的應用
在金融行業(yè)的實(shí)時(shí)風(fēng)控、反欺詐、精準營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品推薦等需要亞秒級決策的場(chǎng)景，DingoDB以其高性能和低延遲的特點(diǎn)，輕松駕馭亞秒級大規模數據處理與分析，為實(shí)時(shí)決策提供堅實(shí)的服務(wù)支撐。DingoDB采用先進(jìn)的數據復制與故障轉移機制，并通過(guò)持久化技術(shù)確保數據安全可靠。同時(shí)，能根據業(yè)務(wù)需求靈活擴展計算與存儲資源，從容應對數據處理需求的持續增長(cháng)。DingoDB具備滿(mǎn)足信創(chuàng )標準的高頻Serving計算能力，使企業(yè)在面對實(shí)時(shí)數據處理和決策時(shí)能夠快速響應。
3）其他場(chǎng)景的應用
除上述兩類(lèi)場(chǎng)景，DingoDB還在多種豐富場(chǎng)景應用中展現了其強大的功能和多樣化的能力。
DingoDB多模向量數據庫支撐多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景
● Vector Ocean數據支撐：Vector Ocean是九章云極DataCanvas對數據架構的一種全新設想。DingoDB在Vector Ocean中提供結構化和非結構化數據的存儲，支持多模態(tài)數據分析能力和科學(xué)計算能力。其強大的數據處理能力使得企業(yè)能夠在一個(gè)平臺上處理多種數據類(lèi)型，簡(jiǎn)化數據管理流程。
● 大模型記憶體：DingoDB輔助大語(yǔ)言模型生成前的Prompt管理，提供高效并發(fā)的搜索答案能力。這在大語(yǔ)言模型時(shí)代尤為重要，能夠為AI模型提供可靠的數據支持，提升模型生成答案的準確性和效率。
● 結構化與非結構化數據的融合分析：DingoDB支持音頻、視頻、文本等非結構化數據的向量化存儲，提供結構化與向量數據的聯(lián)合分析和計算能力。這種融合分析能力使得企業(yè)能夠從多維度進(jìn)行數據分析，獲取更全面的洞察。
總結
綜上所述，DingoDB作為一款多模數據庫，在企業(yè)知識管理、實(shí)時(shí)決策、數據支撐、大語(yǔ)言模型應用以及多類(lèi)型數據檢索和分析等方面展現出強大的應用能力，獲得了廣泛的認可和好評。DingoDB不僅可以充當海量數據的存儲中心，還是推動(dòng)數據驅動(dòng)決策的核心動(dòng)力。在數字化轉型的浪潮中，DingoDB成為傳統業(yè)務(wù)與前沿技術(shù)的重要橋梁。無(wú)論是云計算的高效處理、大數據的深度分析、人工智能的智能決策，還是物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)數據交換，DingoDB都能提供堅實(shí)的數據分析和處理支撐。
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