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原生向量支持!悅數圖數據庫 v5.1 打開關聯分析新維度
2025/5/26 13:47:47 來源:財訊網 【字體:大 中 小】【收藏本頁】【打印】【關閉】
核心提示:AI 時代的競爭,本質是數據理解的競爭。悅數圖數據庫 v5.1 推出原生向量處理支持,解決了當前 AI 和大模型發展中對「圖+向量」的混合檢索的需求,補充了原先圖數據庫對非結構化數據處理的能力,使得圖數據庫可以從非結構化數據AI 時代的競爭,本質是數據理解的競爭。悅數圖數據庫 v5.1 推出原生向量處理支持,解決了當前 AI 和大模型發展中對「圖+向量」的混合檢索的需求,補充了原先圖數據庫對非結構化數據處理的能力,使得圖數據庫可以從非結構化數據,如文本、視頻、音頻等,挖掘更豐富的信息,進一步提升圖數據庫在金融風控、知識圖譜等場景中的應用價值。此次升級不僅賦予企業“從數據中提煉洞察”的敏捷性,更以全鏈路企業級能力護航業務——通過分布式架構優化,整體性能提升 550%;結合跨地域容災方案,實現核心業務零中斷風險。原生向量支持解鎖隱藏關聯價值
在 AI 驅動的業務場景中,結構化關系與非結構化語義的割裂往往導致數據價值挖掘不充分。悅數圖數據庫 v5.1 推出的原生向量處理能力,首次實現圖模型與向量搜索的深度協同,將高維向量數據作為圖模型的“屬性基因”,支持在同一查詢語句中同步完成關系遍歷與向量檢索。這意味著,股權控制鏈中的實體關系可與合同文本的隱含意圖聯動分析;工業設備圖譜中的傳感器網絡能自動關聯日志中的異常語義特征——數據價值的挖掘維度被徹底打開。
此外,向量索引的加入還進一步增強了 AI 與圖技術的融合。在 Graph RAG 場景中,悅數圖數據庫 v5.1 能夠通過向量索引快速檢索相關知識片段,為大模型提供精準的上下文支持;在機器學習訓練場景中,原生支持向量與圖數據的聯合查詢,無需 ETL 即可實時獲取特征數據,簡化數據預處理流程。這種原生集成的設計,不僅提升了系統的整體性能,還大幅降低了運維成本,為企業帶來了更高的性價比。
悅數圖數據庫 v5.1 架構圖
v5.1 實現查詢吞吐量提升 5.5 倍
在數據處理效率層面,悅數圖數據庫 v5.1 實現了關鍵突破。基于 LDBC SF100 數據集實測數據顯示,新版本整體查詢吞吐量較上一代提升 550%,深度關聯計算場景的響應效率顯著優化。以 10 跳股權穿透查詢為例,其執行耗時從 8.2 秒縮減至 1.5 秒,相當于在復雜的多層關系網絡中建立直達路徑,大幅降低實時決策延遲。同時,針對超大規模圖譜的全量備份場景,萬億節點級數據的備份周期從 72 小時壓縮至 9 小時,為企業業務連續性提供更強的底層支撐。
雙活容災體系與全鏈路防護
為保障核心業務系統的穩定性,悅數圖數據庫 v5.1 建立了完善的容災與安全體系。面對金融、政務等行業對業務連續性的高要求,新版本引入跨 Zone 雙活容災體系——通過兩地三中心架構與 Raft 一致性協議,實現同城數據中心故障時業務流量的秒級自動切換,且數據一致性零丟失。異地容災場景下,系統支持手動切換與 Zone 親和性調度,最大限度減少跨區域訪問帶來的網絡延遲與資源消耗,確保極端情況下業務快速恢復,滿足《金融信息系統多活技術規范》等監管要求。
在數據安全層面,v5.1 構建起覆蓋權限、傳輸、存儲的全鏈路防護體系。基于最小授權原則的細粒度權限管控,可精準限定用戶對敏感數據的訪問范圍,如僅開放特定子圖特定屬性數據的讀寫權限。同時,結合 TLS/mTLS 全鏈路傳輸加密技術,v5.1可有效防范數據泄露,提升數據隱私安全。
即刻啟程:讓數據智能驅動業務未來
悅數圖數據庫 v5.1 將圖技術與向量檢索深度融合,打通結構化關系與非結構化語義的協同計算,在性能、安全與企業級能力上實現多維突破,為金融、工業、醫療等場景提供更敏捷的數據洞察底座。現在聯系我們,申請免費試用,解鎖「圖+向量」的協同潛能!
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